В статье рассказано, как с помощью оптимизации Trellis удалось снизить требования к видеопамяти с 16GB до 8GB, сохранив качество. Рассмотрены подходы к сжатию данных, переработке структур и повышению доступности инструмента.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
@devsp
Статьи на тему data science, machine learning, big data, python, математика, нейронные сети, искусственный интеллект (artificial intelligence)
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cGhHpZ
Data Science | Machinelearning (ru)
Добро пожаловать в Telegram канал под названием 'Data Science | Machinelearning'. Здесь вы найдете множество статей на тему data science, machine learning, big data, python, математика, нейронные сети и искусственный интеллект (artificial intelligence). Если вас интересует развитие в этих областях или вы просто хотите быть в курсе последних тенденций и новостей, то этот канал именно для вас. Здесь вы сможете узнать о самых актуальных методах и инструментах, которые помогут вам стать профессионалом в области анализа данных и машинного обучения. На канале 'Data Science | Machinelearning' вы найдете не только теоретические материалы, но и практические примеры и кейсы из реальной жизни, которые помогут вам лучше понять и применить полученные знания. Если у вас возникли вопросы по рекламе или разработке, вы всегда можете обратиться к @g_abashkin. Присоединяйтесь к нашему каналу и окунитесь в увлекательный мир data science и машинного обучения!
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Jan, 10:07
В статье рассказано, как с помощью оптимизации Trellis удалось снизить требования к видеопамяти с 16GB до 8GB, сохранив качество. Рассмотрены подходы к сжатию данных, переработке структур и повышению доступности инструмента.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Jan, 18:07
• Реализация подобия Apple Vision Pro
• Почему LLM так плохо играют в шахматы (и что с этим делать)
• LLM будут врать вечно
• Как мы создали LLM-модель Cotype Nano
• Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Jan, 10:07
Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Jan, 07:07
Курс: NLP / Natural Language Processing https://otus.pw/XGJt/
Стань востребованным специалистом в области NLP и получи конкурентную профессию в IT.
Скидка 5% по промокоду: NLPJN
Старт занятий 29 января. Успей попасть в группу! https://otus.pw/XGJt/
Стань востребованным специалистом в области NLP и получи конкурентную профессию в IT.
Скидка 5% по промокоду: NLPJN
Старт занятий 29 января. Успей попасть в группу! https://otus.pw/XGJt/
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Jan, 18:07
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Jan, 14:07
Считаешь, что знаешь всё о своём языке или технологии? Это первый шаг к застою.
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Jan, 10:07
Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Jan, 06:07
Как построить витрину данных, как в крупной IT-компании?
Объединение данных из разных источников — то, с чем в какой-то момент сталкиватся каждый аналитик или дата-инженер.
Представьте, что вы тренер футбольной команды. И у вас есть витрина данных, которая собирает информацию о каждом игроке, включая количество забитых голов, ассистов, время на поле и количество проведенных матчей. Такая витрина помогает выявить слабые места в команде и сфокусироваться на их улучшении.
Как строить витрину данных разберём в прямом эфире нашего бесплатного вебинара в режиме решения реальной рабочей задачи📊. Спикер вебинара — Айгуль Сибгатуллина, Data Engineer в Сбер.
Что будет на вебинаре:
• Построим воркфлоу от этапа получения ТЗ до создания полноценной витрины;
• Разберемся с методологией на разных диалектах;
• Узучим Spark в работе дата-инженера: преобразования, оптимизации, планы запросов;
• Используем AI для ускорения процессов.
🕗Встречаемся 28 января 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Объединение данных из разных источников — то, с чем в какой-то момент сталкиватся каждый аналитик или дата-инженер.
Представьте, что вы тренер футбольной команды. И у вас есть витрина данных, которая собирает информацию о каждом игроке, включая количество забитых голов, ассистов, время на поле и количество проведенных матчей. Такая витрина помогает выявить слабые места в команде и сфокусироваться на их улучшении.
Как строить витрину данных разберём в прямом эфире нашего бесплатного вебинара в режиме решения реальной рабочей задачи📊. Спикер вебинара — Айгуль Сибгатуллина, Data Engineer в Сбер.
Что будет на вебинаре:
• Построим воркфлоу от этапа получения ТЗ до создания полноценной витрины;
• Разберемся с методологией на разных диалектах;
• Узучим Spark в работе дата-инженера: преобразования, оптимизации, планы запросов;
• Используем AI для ускорения процессов.
🕗Встречаемся 28 января 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Jan, 18:07
Data engineer
• SQL, Python, Apache Hadoop• Уровень дохода не указан | от 3 летData Engineer
• SQL, Python, Apache Airflow, Greenplum, Apache Spark• от 250 000 ₽ | от 2 летSenior Data Scientist
• Python• Уровень дохода не указан | опыт не указанML-инженер
• Машинное обучение, Deep Learning, Нейронные сети, Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Linux, Git, Docker• Уровень дохода не указан | опыт не указанРазработчик БД (PostgreSQL, прикладные витрины)
• SQL, PostgreSQL, ETL, Apache Airflow, Greenplum• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Jan, 10:07
Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Jan, 06:07
Чем занимаются дата-сайентисты в Авито? Узнайте изнутри!
Статья от команды Data Science в Авито рассказывает о реальных кейсы, проектах и командах, которые развивают бизнес и обеспечивают безопасность платформы:
➡️ Как алгоритмы автомодерации проверяют миллионы объявлений.
➡️ Какие подходы используются для борьбы с мошенничеством.
➡️ Как работают персонализированные рекомендации и поиск.
➡️ Какие проекты ведет AI Lab в Авито.
Все о мире DS в Авито и многое другое➡️ по ссылке.
Реклама. ООО «Авито Тех».
Статья от команды Data Science в Авито рассказывает о реальных кейсы, проектах и командах, которые развивают бизнес и обеспечивают безопасность платформы:
Все о мире DS в Авито и многое другое
Реклама. ООО «Авито Тех».
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Jan, 18:07
• Больше чем книга
• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца
• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров
• Найм дизайнеров глазами лида
• Software Architect vs Solution Architect
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Jan, 14:07
Статья рассказывает, как с помощью Python и ChatGPT создать скрипт для автоматической загрузки видео с YouTube и генерации метаданных (описаний и обложек) для интеграции с медиацентром Kodi.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Jan, 10:07
Статья изучает применение метода CUPED в A/B-тестах для повышения чувствительности и сокращения выборок. Рассматривается его использование на этапе дизайна эксперимента без потери статистической мощности.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Jan, 06:07
Где взять ресурсы для обучения ML-моделей, ускорения сложных вычислений и анализа больших данных?
Все эти сложные задачи можно решить на серверах с GPU от Selectel. Выбирайте сервер с видеокартой под ваш запрос и запускайте его буквально за пару минут — не нужно тратиться на покупку оборудования, а все ресурсы GPU только ваши.
Преимущества аренды сервера с GPU в Selectel:
- Оптимальный сервер под ваши задачи. Выбирайте из десятка готовых конфигураций или соберите собственную с нужной видеокартой под ваши запросы и бюджет.
- Более 15 моделей видеокарт в наличии: от базовой GTX 1080 до профессиональных H100 и А100 (на 40 или 80 ГБ). Всегда есть ресурсы для масштабирования при росте вашего проекта.
- Выгодная аренда: оплата за фактически использованные ресурсы от 29 ₽/час и скидки до 44% на профессиональные видеокарты
- Безопасность хранения и обработки данных. Серверы соответствуют 152-ФЗ и «из коробки» имеют бесплатную защиту от DDoS-атак.
Арендуйте серверы с GPU: https://slc.tl/erxfo
Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzquiMtVH
Все эти сложные задачи можно решить на серверах с GPU от Selectel. Выбирайте сервер с видеокартой под ваш запрос и запускайте его буквально за пару минут — не нужно тратиться на покупку оборудования, а все ресурсы GPU только ваши.
Преимущества аренды сервера с GPU в Selectel:
- Оптимальный сервер под ваши задачи. Выбирайте из десятка готовых конфигураций или соберите собственную с нужной видеокартой под ваши запросы и бюджет.
- Более 15 моделей видеокарт в наличии: от базовой GTX 1080 до профессиональных H100 и А100 (на 40 или 80 ГБ). Всегда есть ресурсы для масштабирования при росте вашего проекта.
- Выгодная аренда: оплата за фактически использованные ресурсы от 29 ₽/час и скидки до 44% на профессиональные видеокарты
- Безопасность хранения и обработки данных. Серверы соответствуют 152-ФЗ и «из коробки» имеют бесплатную защиту от DDoS-атак.
Арендуйте серверы с GPU: https://slc.tl/erxfo
Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzquiMtVH
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Jan, 18:07
Статья посвящена прогнозированию продаж FTTB-FMC для ежедневной отчетности. Рассматриваются подходы к анализу данных, ключевые KPI и методы, используемые для прогнозирования продаж в сегменте ШПД и конвергентных продуктов.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Jan, 10:07
Статья описывает опыт создания RAG-пайплайна с использованием Gigachat API для участия в AI Journey. Автор делится инсайтами, полученными в процессе разработки ассистента для рекомендаций товаров, который занял 3-е место.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Jan, 18:07
LLM Engineer
• Проектирование и создание инфраструктуры для запуска ИИ-агентов, включая работу с RAG, tools, механизмами памяти• Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указанTech Lead Data Engineer
• Oracle, Greenplum, ETL, DWH• до 430 000 ₽ | от 2 лет опытаБизнес-аналитик / Системный аналитик
• BPMN, UML, Анализ данных, Разработка ТЗ• до 150 000 ₽ | Средний (Middle)
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Jan, 10:07
Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Jan, 18:07
Junior Data Analyst
Junior Data Scientist (A/B-testing)
Младший Data engineer
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Jan, 10:07
Статья раскрывает, как семантическая сегментация помогает машинам «видеть», разбивая изображение на классы объектов. Обсуждаются её применение в автономных авто, медицине и обработке спутниковых снимков для точного распознавания контекста.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Jan, 18:07
• Всё, что вы хотели знать о Django Channels
• Сборка Python проекта с uv и Docker
• DE-1. DIY ассистент на LLM
• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся
• Всё, что вы хотели знать о Django Channels
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Jan, 10:07
Статья описывает процесс создания успешных ИИ-моделей для автоматизированной крипто-торговли на ByBit. Рассматриваются три стратегии, их разработка, оптимизация и результаты, превысившие убытки.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Jan, 18:07
Senior Data Scientist (Recommender Systems)
Senior Data Engineer в международный проект HealthTech
Data Engineer
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Jan, 14:07
Коллеги, закинули новый таск — заценить зимний раннер от Х5 Tech!
«Беги в X5 Tech, беги» — это игра, где вам предстоит достигнуть ускорения X5, познакомиться с технологиями и карьерными возможностями в X5 Tech, а также побороться за призы — Apple AirPods Pro, Apple Watch SE, Яндекс Станцию Миди и сертификаты в «Перекрёсток» и «Пятёрочку»!
Кстати, всем пробежавшим хотя бы одну дистанцию подарят полезный промокод — проходите игру, чтобы узнать, как Х5 Tech строит самый эффективный ритейл в мире благодаря IT и инновациям >>
«Беги в X5 Tech, беги» — это игра, где вам предстоит достигнуть ускорения X5, познакомиться с технологиями и карьерными возможностями в X5 Tech, а также побороться за призы — Apple AirPods Pro, Apple Watch SE, Яндекс Станцию Миди и сертификаты в «Перекрёсток» и «Пятёрочку»!
Кстати, всем пробежавшим хотя бы одну дистанцию подарят полезный промокод — проходите игру, чтобы узнать, как Х5 Tech строит самый эффективный ритейл в мире благодаря IT и инновациям >>
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Jan, 10:07
На NeurIPS 2024 группа «ИИ в промышленности» представила исследование по эмоциональным большим языковым моделям (LLM). Рассмотрены два подхода: строгая оптимальность и эмоциональный алайнмент. Как LLM правильно эмулируют эмоции? Узнаем!
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Jan, 18:07
В статье рассказывается, как быстро протестировать 16 LLM для создания текстовых прототипов, даже если вы не в теме ML. Берём несколько моделей, сравниваем результаты, оцениваем, подходит ли под задачу.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Jan, 10:07
В статье описан путь от пет-проекта до системы для трекинга транспорта: нейросети, компьютерное зрение и инструменты, позволяющие «видеть» и анализировать производственные процессы.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Jan, 08:07
Приглашаем вас на открытый вебинар: «Технологии за современными LLM»
https://otus.pw/nI3x/
⏰Дата: 20 января в 18:00 мск
Спикер: Мария Тихонова
📚На занятии мы обсудим:
+ Какие современные LLM сегодня используют на практике.
+ Основные концепции языкового моделирования и продвинутые языковые модели.
+ Методы и технологии, благодаря которым создатели ChatGPT совершили прорыв.
+ Что представляет из себя задача языкового моделирования
+ Языковые модели, которые сегодня лежат в основе всех NLP методов
🔥Результаты урока:
- Вы поймете, где применяются методы NLP
- Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP
- Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM
Участники открытых уроков получат скидку🎁 на онлайн-курс «NLP / Natural Language Processing»
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://otus.pw/nI3x/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqxXrK6s
https://otus.pw/nI3x/
⏰Дата: 20 января в 18:00 мск
Спикер: Мария Тихонова
📚На занятии мы обсудим:
+ Какие современные LLM сегодня используют на практике.
+ Основные концепции языкового моделирования и продвинутые языковые модели.
+ Методы и технологии, благодаря которым создатели ChatGPT совершили прорыв.
+ Что представляет из себя задача языкового моделирования
+ Языковые модели, которые сегодня лежат в основе всех NLP методов
🔥Результаты урока:
- Вы поймете, где применяются методы NLP
- Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP
- Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM
Участники открытых уроков получат скидку🎁 на онлайн-курс «NLP / Natural Language Processing»
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://otus.pw/nI3x/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqxXrK6s
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Jan, 18:07
• Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2
• Как строить карьеру в корпорации
• История: работа в чешском Red Hat
• Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера»
• Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Jan, 14:07
Database Administrator
• ClickHouse, PostgreSQL, Debian/Ubuntu, Systemd, TCP/IP, iptables, SSH, x509-сертификаты, Bash, LVM• до 5 000 $ | от 3 лет опытаData engineer
• SQL, Hive-SQL, Spark, AirFlow, Git, DWH, реляционные и NoSQL базы данных• Уровень дохода не указан | от 2 лет опытаData-аналитик (Senior)
• SQL, PostgreSQL, Greenplum, ETL, DWH, оконные функции, оптимизация запросов• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Jan, 10:17
В статье будет рассмотрена практическая проверка возможностей модели Qwen 2.5 Coder на основе задачи перевода кода из VB в C#. Узнаем, сможет ли она справиться с нюансами цикла и корректно адаптировать формулу.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Jan, 07:17
Станьте инженером данных с нуля за 5 месяцев, обучаясь на реальных задачах бизнеса.
Основная проблема обучений – оторванность от задач реального бизнеса. На курсе учился складывать 2+2, а на работе – сразу отправляют считать интегралы.
Курс-симулятор от Simulative построен таким образом, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу: например, вы будете формировать продуктовые рекомендации для клиентов крупного телекома с помощью Clickhouse.
Обучение охватывает весь стек, который нужен специалисту: SQL, Python, Metabse, Linux, Docker, Airflow, Clickhouse, Hadoop и Spark. А также готовит к любому собеседованию – в курс включены тестовые задания, пробные интервью (технические и с HR) и многое другое.
С трудоустройством поможем, а на VIP тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера. Часть стоимости курса вы оплачиваете только, когда найдёте работу.
Еще успеваете записаться в текущий поток.
По промокоду DEV дарим скидку 12%
Основная проблема обучений – оторванность от задач реального бизнеса. На курсе учился складывать 2+2, а на работе – сразу отправляют считать интегралы.
Курс-симулятор от Simulative построен таким образом, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу: например, вы будете формировать продуктовые рекомендации для клиентов крупного телекома с помощью Clickhouse.
Обучение охватывает весь стек, который нужен специалисту: SQL, Python, Metabse, Linux, Docker, Airflow, Clickhouse, Hadoop и Spark. А также готовит к любому собеседованию – в курс включены тестовые задания, пробные интервью (технические и с HR) и многое другое.
С трудоустройством поможем, а на VIP тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера. Часть стоимости курса вы оплачиваете только, когда найдёте работу.
Еще успеваете записаться в текущий поток.
По промокоду DEV дарим скидку 12%
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Jan, 18:07
Статья знакомит с FlexiPrompt — лёгкой библиотекой для генерации промптов в Python при работе с языковыми моделями. Рассмотрены её преимущества: быстрая интеграция, гибкая настройка диалога и возможность создания нескольких агентов в одной LLM.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Jan, 10:07
Статья рассматривает создание AI для покера (Техасского безлимитного холдема) и анализирует его сложность как модели бизнес-отношений. Обсуждаются метрики и стратегии, которые игроки используют в изменяющемся контексте для принятия решений.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Jan, 18:07
Data-аналитик
• Python, SQL, Apache Hadoop, Kubernetes, Docker• Уровень дохода не указан | от 2 лет опытаData-инженер
• Python, Greenplum, Apache Airflow, Apache Spark, ETL, Apache Hadoop, Linux, PostgreSQL, Kubernetes, SQL• Уровень дохода не указан | от 2 лет опытаData Analyst
• Python, Apache Spark, SQL, Apache Hadoop• Уровень дохода не указан | от 2 лет опыта
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Jan, 10:07
Статья описывает метод, разработанный для автоматического наполнения графов знаний с помощью LLM, что снижает вероятность «галлюцинаций» и повышает точность ответов. Решение Prompt Me One More Time подробно представлено на TextGraphs-17 конференции ACL-2024.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Jan, 18:07
Data-аналитик в области временных рядов (Junior)
Продуктовый аналитик/junior product менеджер
Data-инженер
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Jan, 10:08
Статья продолжает разбор моделирования температурного временного ряда с двойной сезонностью. Основное внимание уделено подбору оптимальных параметров сезонной модели САРПСС для точного описания данных.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Jan, 18:07
Статья исследует развитие ИИ в общении с клиентами и его интеграцию в бизнес. Обсуждаются успехи и сложности внедрения чат-ботов, важность настройки под бизнес-цели и перспективы замены сотрудников ИИ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Jan, 10:07
Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Jan, 18:07
Аналитик данных Middle+ / Data Analyst
• Python, SQL, A/B тестирование• от 200 000 до 300 000 ₽ | Средний (Middle) уровеньАналитик данных
• SQL, PostgreSQL, Greenplum, Apache Airflow, DWH, Apache Spark• от 280 000 до 350 000 ₽ | Средний (Middle) уровеньИнженер по компьютерному зрению
• Python, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, машинное обучение, глубокое обучение• Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указан
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Jan, 10:07
В статье обсуждается заявление Ильи Суцкевера о том, что данные для ИИ сравнимы с ископаемым топливом, и их запас исчерпан. Объясняется концепция энтропии данных и её значение для LLM.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Jan, 08:17
Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется):
БАЗА (4687 видео/книг):
(363 видео, 87 книги) — Python
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++
(343 видео, 87 книги) — Java
(176 видео, 32 книги) — Git
(293 видео, 63 книги) — C#
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(167 видео, 53 книги) — PHP
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(163 видео, 29 книги) — Linux
(107 видео, 43 книги) — СисАналз
(181 видео, 32 книги) — Go
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — UI/UX
(129 видео, 73 книги) — QA
(213 видео, 63 книги) — Rust
(121 видео, 24 книги) — Ruby
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
06 Jan, 18:07
AI/Data Specialist (Эксперт по AI/ML / Data Ops)
Аналитик SQL / Data Analyst
Аналитик данных/data analyst контактного центра (CPA nutra)
Data Science | Machinelearning [ru]
06 Jan, 10:07
Обратное распространение ошибки — основа обучения нейросетей. В статье: архитектура, расчет производных, реализация сетей для задач «ИЛИ» и MNIST. Простые шаги к пониманию алгоритма!
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Jan, 18:07
В статье обсуждаются возможности Flux1.1 Pro и SD3.5 Large в генерации фотореалистичных изображений. Описаны различия моделей и их результаты после разделения команды разработчиков.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Jan, 10:07
Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Jan, 18:07
Marketing Analyst
Data Scientist (mobile+web)
Data Analyst & Mathematical
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Jan, 14:07
Закрыл задачу, но никто не понимает, насколько крутое решение ты сделал? Это минус не только для команды, но и для твоей репутации.
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Jan, 10:07
Статья углубляется в дообучение языковых моделей, используя DistilGPT2 на данных QuyenAnhDE/Diseases_Symptoms. Рассматривается процесс настройки модели для генерации симптомов на основе заболеваний, с возможностью расширения логики.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Jan, 06:07
Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Яндекс.
Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму.
Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в подразделении Яндекс Картинки.
Что будет на вебинаре:
🟠 С помощью Python решим рутинные задачи - разархивировать файлы, прочитать большой json и т.д.
🟠 С помощью Pandas проанализируем поисковые запросы Яндекс.Картинок
🟠 С помощью Plotly построим интерактивные графики и сделаем выводы
🟠 Найдем статистически значимую разницу в поведении пользователей на разных устройствах
Вебинар проведет Андрон Алексанян, CEO Simulative
🎁Обязательно приходите смотреть вебинар в прямом эфире - в лайве будут дарить подарки, которые сильно бустанут старт карьеры в аналитике!
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму.
Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в подразделении Яндекс Картинки.
Что будет на вебинаре:
Вебинар проведет Андрон Алексанян, CEO Simulative
🎁Обязательно приходите смотреть вебинар в прямом эфире - в лайве будут дарить подарки, которые сильно бустанут старт карьеры в аналитике!
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Data Science | Machinelearning [ru]
03 Jan, 18:07
В этой статье я хотел бы показать куда уходят данные и что с ними происходит, когда пайплайны дата-инженеров заканчивают работу.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
03 Jan, 10:07
Статья исследует использование троичных значений (-1, 0, 1) в нейросетевых матрицах. Рассматриваются методы хранения тритов с использованием 32-битной арифметики и подходы к их быстрому умножению через оптимизацию памяти.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Jan, 18:07
• Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу
• На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития
• Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки
• Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке
• Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Jan, 14:07
Data Engineer
• Python, SQL, Apache Airflow, Greenplum, Apache Spark• от 250 000 ₽ на руки | 1–3 годаSenior Data Scientist (FinTech)
• Python, Pandas, NumPy, SciKit-Learn, PyTorch, TensorFlow, SQL, Теорвер и матстат• от 300 000 ₽ на руки | Более 6 летSenior Data Engineer
• Apache Hadoop, Spark (batch/streaming), Scala, SQL, Parquet, Hive, Kafka, HBase, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Zeppelin, Jupyter, S3 MinIO• Уровень дохода не указан | от 5 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Jan, 10:07
Статья описывает три основные разновидности наивного байесовского классификатора: мультиномиальный, гауссовский и бернулли. Рассмотрены их теоретические основы, особенности и примеры реализации.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Dec, 18:07
Data-аналитик
• SQL, Tableau, Amplitude, PostgreSQL• от 200 000 до 300 000 ₽ на руки | 1–3 годаData Scientist (генерация графических изображений)
• Python, YOLO8, Stable Diffusion 1.5, OpenCV, RASA, NLP, LLMs• от 200 000 до 500 000 ₽ на руки | 3–6 летData Scientist (модели PD)
• Python, SQL, Machine Learning, A/B Testing, Risk Modeling• Уровень дохода не указан | 3–6 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Dec, 10:07
Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Dec, 18:07
Младший аналитик
• Python, SQL, Microsoft Excel, Анализ данных, Машинное обучение, Нейронные сети• от 130 000 ₽ на руки | 1–3 годаКонсультант-аналитик [ССД Oracle]
• SQL, Oracle, Английский язык, Аналитика, Системное тестирование• Уровень дохода не указан | 1–3 годаИнженер данных/Data Engineer в Управление анализа данных
• SQL, Apache Hadoop, Bitbucket, Jira, Confluence• Уровень дохода не указан | 1–3 года
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Dec, 10:07
Давайте рассмотрим концепцию Smart Data и выясним, действительно ли Big Data превращаются во что-то более интеллектуальное.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Dec, 18:07
• о3 теснит программистов? Как OpenAI снова всех удивила
• AI, который всё за нас решит
• Второе пришествие мейнфреймов. Всё больше компаний хотят запускать ИИ у себя в офисе
• Обзор на разнообразные интерфейсы Stable Diffusion. Automatic1111 — не одинок
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Dec, 10:07
В статье обсуждаются подходы к обучению ИИ оптимально использовать свои ресурсы: от минимальной мощности для простых задач до максимума для сложных. Разбираем концепции «я не знаю» и запросов помощи.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Dec, 19:07
Python developer в ML
Ai Specialist
Senior QA Engineer (Server Team)
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Dec, 16:07
Уголок AI-энтузиастов от Сбера 🤖
Sber AI Lab — центр экспертизы Сбера в области искусственного интеллекта и активный участник глобального научного комьюнити.
✅ Команда создаёт полезные алгоритмы, фреймворки и технологии в разных сферах: от банкинга до медицины.
✅ Топ по количеству научных статей на A*/A конференции и Q1 журналы в Сбере
✅ Среди open-source решений лаборатории ИИ: LightAutoML (победитель Kaggle Grand Prix 2024), RePlay, pytorch-lifestream, eco2ai и другие инструменты. Узнать больше о решениях можно на GitHub.
Ты можешь стать частью нашей команды и сделать свой вклад в развитие AI-проектов в интересных тебе направлениях тут.
Sber AI Lab — центр экспертизы Сбера в области искусственного интеллекта и активный участник глобального научного комьюнити.
✅ Команда создаёт полезные алгоритмы, фреймворки и технологии в разных сферах: от банкинга до медицины.
✅ Топ по количеству научных статей на A*/A конференции и Q1 журналы в Сбере
✅ Среди open-source решений лаборатории ИИ: LightAutoML (победитель Kaggle Grand Prix 2024), RePlay, pytorch-lifestream, eco2ai и другие инструменты. Узнать больше о решениях можно на GitHub.
Ты можешь стать частью нашей команды и сделать свой вклад в развитие AI-проектов в интересных тебе направлениях тут.
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Dec, 14:07
Пишешь решение, которое идеально подходит для текущей задачи, но через месяц оно уже устарело? Это классика.
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Dec, 10:07
Что нового ждёт языковые модели в 2025 году? Обсудим прогнозы: расширение возможностей ИИ, их внедрение в бизнес и жизнь. Узнайте, чего ожидать и почему Джарвис пока останется мечтой.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Dec, 18:07
Senior Data Engineer (Python, Spark, SQL)
Data Domain Leader
Lead Financial Data Engineer / Analyst
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Dec, 14:07
🧠 Прогнозы развития ИИ в 2025 году: версия «Ведомости. Технологии»
Статья рассказывает об основных трендах в развитии искусственного интеллекта. Эксперты считают, что ИИ будет двигаться в сторону мультимодальности, гиперперсонализации и автономных систем. Также на рынке будет больше решений с открытым кодом, которые, по словам эксперта из Яндекса, поспособствуют повышению скорости разработки инновационных продуктов и созданию более доступных технологий.
Читать…
Статья рассказывает об основных трендах в развитии искусственного интеллекта. Эксперты считают, что ИИ будет двигаться в сторону мультимодальности, гиперперсонализации и автономных систем. Также на рынке будет больше решений с открытым кодом, которые, по словам эксперта из Яндекса, поспособствуют повышению скорости разработки инновационных продуктов и созданию более доступных технологий.
Читать…
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Dec, 10:07
Как применять ИИ и цифровизацию в гигантской промышленной компании с десятками заводов? Узнайте, как СИБУР реализует более 30 успешных кейсов и работает с сотнями гипотез в Лаборатории ИИ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Dec, 06:07
NeuromateAI — ваш умный AI-ассистент, который поможет:
🔹ускорить рабочие процессы
🔹писать код быстрее с помощью подсказок и готовых решений
🔹анализировать большие данные и упрощать сложные вычисления
🔹генерировать идеи для новых проектов или оптимизации существующих
C 20 декабря до 10 января действуют скидки до 30% на все годовые тарифы — начни новый год с вложений в своё развитие с единой подпиской на самые популярные нейросети ⚡️
С NeuromateAI вы сможете сделать обучение более продуктивным и увлекательным. Подарите себе возможности для роста в 2025 году!
👉 Попробуйте NeuromateAI по выгодным условиям
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Dec, 18:07
• «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно
• Из учителя в QA: мой путь в IT
• Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025
• Как сделать резюме, которое дойдёт до работодателя. Фильтры ATS в 2025 году
• Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Dec, 14:08
Senior Data Engineer
Senior Data Analyst (Medtech)
Senior Data Scientist (Recommender Systems)
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Dec, 10:07
В статье рассказывается о новой архитектуре CAMELoT, которая помогает большим языковым моделям обрабатывать длинные последовательности, не требуя повторного обучения. Она использует ассоциативную память для улучшения производительности.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Dec, 18:07
Статья рассказывает, как автоматизация на основе LLM ускорила верификацию данных и сократила ошибки в производственной цепочке. Узнаете, как это помогло заказчику сэкономить ресурсы и время.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Dec, 10:07
Исследование Anthropic показывает, как их ИИ Claude мог притворяться злым, чтобы избежать «переобучения». Модель следовала поддельным документам для бесплатных пользователей, но сопротивлялась для премиум-аудитории.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Dec, 06:07
7 вещей, которые я понял, работая в ML
Ребята из ML-команды Купера рассказали о главных инсайтах, которые они извлекли за время работы, дали советы начинающим специалистам, разобрали, как справляться с вызовами этой профессии.
💫Какими компетенциями обладает ML-специалист?
💫Как помнить про цель и искать свой путь?
💫Какие вызовы могут возникнуть при смене карьерного трека?
💫Почему важно думать про бизнес и решать правильные задачи?
Ответы на эти и другие вопросы вы найдете в ролике на YouTube и в VK Видео!
Возможно, вы узнаете себя в этих историях и получите вдохновение для новых карьерных свершений!
Реклама. ООО «ИНСТАМАРТ СЕРВИС», ИНН: 9705118142. Ерид: 2W5zFJiu8SC
Ребята из ML-команды Купера рассказали о главных инсайтах, которые они извлекли за время работы, дали советы начинающим специалистам, разобрали, как справляться с вызовами этой профессии.
💫Какими компетенциями обладает ML-специалист?
💫Как помнить про цель и искать свой путь?
💫Какие вызовы могут возникнуть при смене карьерного трека?
💫Почему важно думать про бизнес и решать правильные задачи?
Ответы на эти и другие вопросы вы найдете в ролике на YouTube и в VK Видео!
Возможно, вы узнаете себя в этих историях и получите вдохновение для новых карьерных свершений!
Реклама. ООО «ИНСТАМАРТ СЕРВИС», ИНН: 9705118142. Ерид: 2W5zFJiu8SC
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Dec, 18:07
Data Scientist (Реком. системы)
• Python, SQL, Keras, PyTorch, Docker, Airflow, ClickHouse, A/B Testing, Recommender Systems• Уровень дохода не указан | 1–3 годаData Analyst (F&R)
• SQL, Python, Microsoft Excel, BI, Apache Superset, Математическая статистика, Анализ данных• Уровень дохода не указан | Более 6 летData Scientist (генерация графических изображений)
• Python, YOLO8, Stable Diffusion 1.5, OpenCV, RASA, NLP, LLMs• от 200 000 до 500 000 ₽ на руки | 3–6 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Dec, 10:07
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.
В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Dec, 18:07
Junior Аналитик данных
Junior Data Engineer (Analyst)
Junior Python Backend разработчик
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Dec, 10:07
Как машинное обучение помогает управлять ускорителями частиц? В статье раскрываются примеры применения нейронных сетей, обучения с подкреплением и байесовской оптимизации для стабилизации и настройки пучков частиц.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Dec, 07:07
Приглашаем вас на открытый вебинар: «Технологии NLP сегодня: основные тренды в области и перспективы развития»
⏰Дата: 25 декабря в 18:00 мск
Спикер: Мария Тихонова
📚На занятии мы обсудим:
- Из чего складывается область NLP
- Поговорим про последние тренды в этой сфере,
возникшие с появлением современных LLM.
🔥Результаты урока:
- Вы поймете, где применяются методы NLP
- Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP
- Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM
🧩Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в Data Science
- Дата-сайентистам, желающим углубить свои знания по автоматической обработке текстов
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
Участники всех открытых уроков получат скидку🎁 на большое обучение
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://vk.cc/cGkS1o
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
⏰Дата: 25 декабря в 18:00 мск
Спикер: Мария Тихонова
📚На занятии мы обсудим:
- Из чего складывается область NLP
- Поговорим про последние тренды в этой сфере,
возникшие с появлением современных LLM.
🔥Результаты урока:
- Вы поймете, где применяются методы NLP
- Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP
- Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM
🧩Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в Data Science
- Дата-сайентистам, желающим углубить свои знания по автоматической обработке текстов
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
Участники всех открытых уроков получат скидку🎁 на большое обучение
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://vk.cc/cGkS1o
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Dec, 18:07
• Что читали на Хабре в 2024 году: анализ статей с Node.js, Google Sheets и каплей ChatGPT
• Поднимаем в облаке расшифровку речи в текст с помощью нейросетей. VPS на пределе возможностей
• Стоит ли ChatGPT о1 Pro своих денег? Небольшой тест-драйв модели
• Возможности LLM и RAG на примере реализации бота для поддержки клиентов
• Гетерогенные вычисления: проектирование и разработка вычислительной системы для нейросетей
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Dec, 14:07
Обзор четырёх инструментов для разработчиков: v0, Bolt.new, Cursor и Windsurf. Сравнение функций, сценариев использования и цен поможет выбрать подходящее решение для повышения продуктивности и оптимизации процессов.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Dec, 10:07
Новогодний коллаб Cloud.ru х Самокат
Cloud․ru — это провайдер облачных сервисов и AI-технологий, который делает доступ к облакам и искусственному интеллекту простым и удобным. Компания заботится о клиентах во всех аспектах: от сохранности их инфраструктуры в облаке до предоставления простых и удобных сервисов.
Cloud․ru вместе с Самокатом позаботились о здоровом перекусе айтишников. Для этого создали специальный снек-бокс, который до 31.12 получат 22 000 счастливчиков в Москве и Питере вместе со своими заказами. А для всех пользователей Самоката заботливо собрали подборку быстрых перекусов. Переходите по ссылке и по промокоду CLOUDRU вы получите скидку 100 рублей при заказе товаров из подборки от 500 рублей.
Реклама. ООО "Умный ритейл", ИНН 7811657720. erid: 2VtzqwfLH2r
Cloud․ru — это провайдер облачных сервисов и AI-технологий, который делает доступ к облакам и искусственному интеллекту простым и удобным. Компания заботится о клиентах во всех аспектах: от сохранности их инфраструктуры в облаке до предоставления простых и удобных сервисов.
Cloud․ru вместе с Самокатом позаботились о здоровом перекусе айтишников. Для этого создали специальный снек-бокс, который до 31.12 получат 22 000 счастливчиков в Москве и Питере вместе со своими заказами. А для всех пользователей Самоката заботливо собрали подборку быстрых перекусов. Переходите по ссылке и по промокоду CLOUDRU вы получите скидку 100 рублей при заказе товаров из подборки от 500 рублей.
Реклама. ООО "Умный ритейл", ИНН 7811657720. erid: 2VtzqwfLH2r
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Dec, 18:07
Data Scientist | Data Analyst
Marketing Analyst
Senior Data Scientist
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Dec, 10:07
В статье предлагается протестировать новую модель o1 в режиме pro, сравнить её с ChatGPT o1 и ChatGPT 4o. Разберёмся, насколько она оправдывает свою стоимость и как показывает себя на практике.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Dec, 20:07
AI Data Group Lead
Team Lead Data Scientist
Team Lead Data Analyst
Data Science | Machinelearning [ru]
09 Dec, 18:07
Data Scientist в области языковых моделей (Junior)
Data-аналитик в области временных рядов (Junior)
Junior Data Engineer
Junior Data Analyst
Data Science | Machinelearning [ru]
09 Dec, 10:07
Статья раскрывает исследование по снятию защиты в современной языковой модели ИИ. Описан процесс автоматизации взлома модели и представлена программа, демонстрирующая успешный обход встроенных механизмов безопасности.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
09 Dec, 06:07
Салют от команды GigaChat! Приглашаем на конференцию по технологиям ИИ
📆 17 декабря, 12:30 (МСК, GMT+3)
📍 Офлайн в Москве. Для посещения в офлайне нужно дождаться приглашения от организаторов.
🌐 Онлайн-трансляция на сайте SberDevices
В программе — 9 докладов о том, как ИИ учится говорить, слышать, фильтровать данные и помогать людям. Спикеры расскажут про создание ИИ-агентов и персонажей, эмбеддинги и навыки моделей. Поделятся способами фильтровать данные и быстро обучать мощные модели.
Вас ждут новости разработки GigaChat и ассистента Салют, а также расскажут про open-source модели.
Участвуйте в дискуссиях с другими участниками и задавайте вопросы спикерам во время докладов. А офлайн-участников ждут афтерпати и стенды с технологиями: можно будет протестировать GigaChain и технологии GigaChat Audio, а также поработать с гипотезами в GigaPlayground.
Для участия нужно зарегистрироваться на сайте.
Больше подробностей — в Telegram-канале конференции.
Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893
📆 17 декабря, 12:30 (МСК, GMT+3)
📍 Офлайн в Москве. Для посещения в офлайне нужно дождаться приглашения от организаторов.
🌐 Онлайн-трансляция на сайте SberDevices
В программе — 9 докладов о том, как ИИ учится говорить, слышать, фильтровать данные и помогать людям. Спикеры расскажут про создание ИИ-агентов и персонажей, эмбеддинги и навыки моделей. Поделятся способами фильтровать данные и быстро обучать мощные модели.
Вас ждут новости разработки GigaChat и ассистента Салют, а также расскажут про open-source модели.
Участвуйте в дискуссиях с другими участниками и задавайте вопросы спикерам во время докладов. А офлайн-участников ждут афтерпати и стенды с технологиями: можно будет протестировать GigaChain и технологии GigaChat Audio, а также поработать с гипотезами в GigaPlayground.
Для участия нужно зарегистрироваться на сайте.
Больше подробностей — в Telegram-канале конференции.
Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Dec, 18:07
• Построение базы знаний компании и поиска документов на LLM и RAG
• Что побуждает LLM врать и как этого избежать в своих продуктах
• Ломаем капчу 4Chan
• На чём учатся современные модели машинного перевода: опыт команды Яндекс Переводчика
• Gemini вырывается вперед, Китай спамит моделями, в Minecraft запустили AI-агентов: главные события ноября в сфере ИИ
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Dec, 10:07
Статья исследует возможность аутентификации пользователей GPT-чата во внешних приложениях. Рассматривается голосовое взаимодействие и альтернативный способ аутентификации через пароли вместо OAuth 2.0.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Dec, 18:07
🧠 Тренируй «мышцы контекстного переключения»
Работаешь сразу над несколькими проектами, но каждый раз, переключаясь между задачами, чувствуешь, что теряешь поток? Это проблема многих.
👉 Совет: прежде чем сменить задачу, потрать пару минут на запись текущего состояния. Напиши кратко: что ты сделал, что осталось, какие идеи у тебя есть. Когда вернёшься, тебе не придётся вспоминать всё с нуля — это экономит тонны времени и нервов.
Работаешь сразу над несколькими проектами, но каждый раз, переключаясь между задачами, чувствуешь, что теряешь поток? Это проблема многих.
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Dec, 14:07
Статья объясняет, как внедрить ML-модель, обученную на Python, в сервис на Go, используя ONNX. Рассматривается пример работы с моделью seara/rubert-tiny2-russian-sentiment для анализа сентимента текста.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Dec, 10:07
Team Lead IT отдела
• Python, Django, FastAPI, Celery, PostgreSQL, Redis, JavaScript, Blazor wasm, ASP.NET, IdentityServer, Kafka, RabbitMQ• от 150 000 ₽ | от 3 летML Engineer
• Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, SQL, Pandas, Jupyter Notebook, OpenAI GPT, LLaMA, Whisper, Google TTS, Amazon Polly, WebRTC, Zoom API, Google Calendar API, iCalendar, REST, GraphQL, MLOps, MLflow, DVC• от 1 000 до 2 000 $ | от 3 летАрхитектор Решений / Solution Architect
• Greenplum, Apache Spark, Apache Airflow, DWH, ETL, SQL, Python, Teradata, Hadoop, Apache NiFi, S3, Apache Spark Streaming• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
06 Dec, 14:07
Статья описывает разработку «умного» помощника для клиентской поддержки интернет-магазина. Рассматриваются проблемы, с которыми сталкивался клиент, и пути их решения с помощью ИИ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
06 Dec, 10:07
Пишите код быстрее и оставляйте больше времени на творчество вместе с AI-ассистентом разработчика
Устали от рутины? Отдайте ее AI!
Заходите на платформу GitVerse и пишите код вместе с AI-ассистентом GigaCode. Он поддерживает более 35 языков, умеет анализировать контекст, дописывать строки и функции в автоматическом и ручном режимах, а еще — писать код по комментариям и делать рефакторинг с помощью коротких команд. Всего за пару минут AI-помощник может оценить проект и трудозатраты на его создание.
Внутри AI есть функция CodeChat — с ней можно оптимизировать или отрефакторить имеющийся код, сгенерировать тесты и документацию, а также объяснить фрагмент кода. Задавать вопросы можно и по всему открытому файлу, и по конкретному фрагменту — просто выделите его в редакторе и сформулируйте запрос к CodeChat.
Хорошие новости — недавно GigaCode обновился и стал еще лучше справляться с задачами разработки: теперь наиболее вероятные продолжения кода будут генерироваться с учётом контекста всего проекта. Не забудьте обновить плагин GigaCode :)
Зарегистрироваться на GitVerse.
Устали от рутины? Отдайте ее AI!
Заходите на платформу GitVerse и пишите код вместе с AI-ассистентом GigaCode. Он поддерживает более 35 языков, умеет анализировать контекст, дописывать строки и функции в автоматическом и ручном режимах, а еще — писать код по комментариям и делать рефакторинг с помощью коротких команд. Всего за пару минут AI-помощник может оценить проект и трудозатраты на его создание.
Внутри AI есть функция CodeChat — с ней можно оптимизировать или отрефакторить имеющийся код, сгенерировать тесты и документацию, а также объяснить фрагмент кода. Задавать вопросы можно и по всему открытому файлу, и по конкретному фрагменту — просто выделите его в редакторе и сформулируйте запрос к CodeChat.
Хорошие новости — недавно GigaCode обновился и стал еще лучше справляться с задачами разработки: теперь наиболее вероятные продолжения кода будут генерироваться с учётом контекста всего проекта. Не забудьте обновить плагин GigaCode :)
Зарегистрироваться на GitVerse.
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Dec, 18:07
• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы
• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт
• Interview copilots: как кандидаты используют ChatGPT на интервью
• Моя история входа в IT: как я ломал стены своих ограничений
• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Dec, 14:07
Аналитик данных / Data Analyst
• SQL (Clickhouse, Postgres, MS SQL), Python, статистика, A/B тестирование, Jupyter Notebook, GIT, BI-системы (Datalens, Superset), ML-подходы• от 300 000 до 400 000 ₽ | от 3 летSenior Data Scientist (Recsys)
• Python, PyTorch, машинное обучение, глубокое обучение, свёрточные нейросети, трансформеры• Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указанЭксперт по безопасности инфраструктуры Big Data
• Hadoop, Clickhouse, Kafka, Airflow, Zeppelin, Apache Ranger, IDM, k8s, деперсонализация данных, обфускация• Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указанSenior Python developer (Evolution Openstack)
• Python 3.10, PostgreSQL, SQLAlchemy, Linux, OpenStack, KVM, Ansible, RabbitMQ, Docker, Kubernetes• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Dec, 10:07
Этот пост предназначен для абсолютных новичков и предполагает НУЛЕВЫЕ предварительные знания машинного обучения. Мы разберемся, как работают нейронные сети, и реализуем одну из них с нуля на Python.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Dec, 18:07
Статья рассказывает о новой AI-модели DeepSeek-R1-Lite, созданной для логических рассуждений. Рассматриваются её возможности, тестирование и перспективы применения в задачах анализа и вычислений.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Dec, 10:07
В этой статье я рассказываю про линейную регрессию, свойства, которыми должны обладать данные для модели, процесс обучения, регуляризацию, метрики качества. Кроме чистой теории я показываю как это все реализовать. Я рассказываю все в своем стиле и понимании - с инженерной точки зрения, с точки зрения того, как реализовывать с нуля.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
03 Dec, 18:07
DevOps-инженер в Data Platform (Big Data)
• Linux, Kubernetes, CI/CD• Уровень дохода не указан | от 3 летData Analyst
• Python, Apache Spark, SQL, Apache Hadoop• Уровень дохода не указан | от 2 летML-инженер
• Python, TensorFlow, PyTorch, Keras• Уровень дохода не указан | от 1 годаMiddle Python Developer [Bridge]
• Python, REST, Apache Kafka, RabbitMQ, Asyncio, AIOHTTP, ООП• Уровень дохода не указан | от 1 года
Data Science | Machinelearning [ru]
03 Dec, 10:07
Статья объясняет различия между физически обоснованными моделями и моделями, основанными на данных, с примерами задач машинного обучения. Рассматривается подход к обработке данных, выбору моделей и их обучению.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Dec, 18:07
Junior Data Analyst
Junior AI Engineer
Python developer Junior+/Middle
Junior Data Analyst
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Dec, 10:07
В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
01 Dec, 18:07
• Реализация подобия Apple Vision Pro
• Почему LLM так плохо играют в шахматы (и что с этим делать)
• LLM будут врать вечно
• Как мы создали LLM-модель Cotype Nano
• Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей
Data Science | Machinelearning [ru]
01 Dec, 10:07
Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Nov, 18:07
Senior Data Engineer
Data Engineer AI (удаленно)
Senior Data Scientist
Junior Consultant / German AI consulting company
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Nov, 14:07
Работаешь над багом или новым функционалом, но каждый раз стопоришься на чужом коде? Это не только твоя боль — многим сложно понять чужую логику.
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Nov, 10:07
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Nov, 18:07
Team Lead Data Scientist (кредитный скоринг)
• Python, SQL, Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM, Matplotlib, Seaborn, Plotly• Уровень дохода не указан | от 3 летВедущий аналитик
• Microsoft Excel, Pandas, Tableau, PowerBI, SQL, Python, NumPy, SQLAlchemy• от 100 000 ₽ | опыт не указанTeam Lead
• Java, Golang, Python, C++, .NET• Уровень дохода не указан | от 1,5 летQAA Lead в Сервис Транспорта
• Python, Linux, Git, Docker• Уровень дохода не указан | от 5 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Nov, 10:07
Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Nov, 07:27
Ищем DL-разработчика в Точку. Мы — финтех-компания, создаём онлайн-банк и более 60 сервисов для предпринимателей, которые делают их жизнь проще.
📍До 450 000 ₽, удалёнка по всему миру
Из крутого в Точке — свобода действовать. Никто не будет навязывать методы, трекать время и контролировать каждое действие. Если у тебя есть идеи, что можно улучшить — ты будешь услышан и сможешь влиять на процессы и стек.
Работать предстоит в команде RnD, которая занимается экспериментальными ML-проектами. Будешь следить за новыми методами, моделями и инструментами в ML, разворачивать и адаптировать их для задач разных команд Точки.
Больше о задачах и требованиях на сайте.
📍До 450 000 ₽, удалёнка по всему миру
Из крутого в Точке — свобода действовать. Никто не будет навязывать методы, трекать время и контролировать каждое действие. Если у тебя есть идеи, что можно улучшить — ты будешь услышан и сможешь влиять на процессы и стек.
Работать предстоит в команде RnD, которая занимается экспериментальными ML-проектами. Будешь следить за новыми методами, моделями и инструментами в ML, разворачивать и адаптировать их для задач разных команд Точки.
Больше о задачах и требованиях на сайте.
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Nov, 18:07
• Больше чем книга
• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца
• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров
• Найм дизайнеров глазами лида
• Software Architect vs Solution Architect
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Nov, 14:07
Хотите создавать идеальные C++ API, которые не ломаются на первой же нагрузке?
👉 Тогда не пропустите этот бесплатный вебинар! 3 декабря в 20:00 мск — открытый урок, который кардинально изменит ваш подход к проектированию API на C++!
**Что вас ждет?**
- Понимание плохого и хорошего API: как отличить чудовищное API от шедевра?
- Умение правильно именовать сущности и разбивать их на атомарные элементы. Прокачаем навыки, чтобы не было «кучи кода» и «головной боли».
- Идеи data-oriented подхода для создания API в высоконагруженных приложениях.
**Кому это будет полезно?**
- Разработчикам, кто только знакомится с C++ или переходит с других языков.
- C++-программистам, которые хотят прокачать свои навыки разработки API.
Вы научитесь проектировать удобный, стабильный и эффективный API для C++, который будет работать как часы.
⭐️ Спикер Андрей Рыжиков — разработчик в НИИ обработки аэрокосмических изображений.
Успейте записаться на открытый урок и получите скидку на большое обучение «C++ Developer».
Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cFqnyx
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
👉 Тогда не пропустите этот бесплатный вебинар! 3 декабря в 20:00 мск — открытый урок, который кардинально изменит ваш подход к проектированию API на C++!
**Что вас ждет?**
- Понимание плохого и хорошего API: как отличить чудовищное API от шедевра?
- Умение правильно именовать сущности и разбивать их на атомарные элементы. Прокачаем навыки, чтобы не было «кучи кода» и «головной боли».
- Идеи data-oriented подхода для создания API в высоконагруженных приложениях.
**Кому это будет полезно?**
- Разработчикам, кто только знакомится с C++ или переходит с других языков.
- C++-программистам, которые хотят прокачать свои навыки разработки API.
Вы научитесь проектировать удобный, стабильный и эффективный API для C++, который будет работать как часы.
⭐️ Спикер Андрей Рыжиков — разработчик в НИИ обработки аэрокосмических изображений.
Успейте записаться на открытый урок и получите скидку на большое обучение «C++ Developer».
Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cFqnyx
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Nov, 14:07
Data Engineer
• Python, SQL, pandas, PostgreSQL, Docker, Redis, ClickHouse, Airflow, Spark, Git, Django, Node.js, React, Kubernetes• Уровень дохода не указан | от 2 летSenior Data Scientist (Ценообразование)
• Spark, Hadoop, S3• до 420 000 ₽ | опыт не указанData-аналитик (Senior)
• SQL, DWH, PostgreSQL, ETL, Greenplum• Уровень дохода не указан | от 2 летSenior Data Scientist [NUUM]
• Python, SQL, Машинное обучение• Уровень дохода не указан | опыт не указан
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Nov, 10:07
Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Nov, 18:07
Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Nov, 10:07
В статье обсуждаются возможности Flux1.1 Pro и SD3.5 Large в генерации фотореалистичных изображений. Описаны различия моделей и их результаты после разделения команды разработчиков.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Nov, 18:07
Data engineer (Python Hadoop Spark)
• Python 3.8+, Hadoop, Hive, Spark (PySpark), Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes• Уровень дохода не указан | от 2 летData Engineer
• Python или Scala, SQL, Apache Spark, CI/CD, Airflow• Уровень дохода не указан | от 1-2 летData Analyst
• SQL, PL/SQL, Oracle, Jira, Confluence• Уровень дохода не указан | от 3 летРазработчик AI
• Python, Pandas, NumPy, SQL, LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, RAG, Faiss, Qdrant, Chroma, Elasticsearch, Git• Уровень дохода не указан | от 1 года с LLM, от 3 лет с PythonPython Developer
• Python, Django, Linux, PostgreSQL, Celery, Redis, Pandas, NumPy• до 250 000 ₽ | от 3 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Nov, 10:07
Статья предлагает разобраться в устройстве Diffusion моделей, их математике и принципах работы. Автор делится простыми объяснениями, примерами кода и результатами генерации изображений на собственной модели.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Nov, 06:07
Многие из вас знают, что ШАД - одна из сильнейших школ для подготовки специалистов по анализу данных
Однако попасть в ШАД не так просто, нужно иметь сильную математическую базу и успешно пройти все этапы отбора.
Shad Helper готовит студентов к поступлению в Школу Анализа Данных Яндекса, AI Masters и магистратуру по анализу данных. В школе в основном ведутся занятия по высшей математике и программированию.
Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ.
2 декабря 2024 года запускается новый поток подготовки к ШАД
💎Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ
💎Есть система скидок за хорошую успеваемость
💎Длительность курса: ~6 месяцев
💎Оплата курса еженедельная (можно остановить обучение в любой момент)
💎Регулярные персонализированные домашние задания
💎Работа в мини-группах
💎Есть умный чат бот для студентов ( на базе gpt4)
🔗 Ссылка на телеграм @shadhelper
🎁 Для подписчиков канала скидка 30% на первоначальный взнос по промокоду DEVSP30
Реклама. ООО "Школа высшей математики". ИНН: 9728100991
erid: 2VtzqwmcPtb
Однако попасть в ШАД не так просто, нужно иметь сильную математическую базу и успешно пройти все этапы отбора.
Shad Helper готовит студентов к поступлению в Школу Анализа Данных Яндекса, AI Masters и магистратуру по анализу данных. В школе в основном ведутся занятия по высшей математике и программированию.
Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ.
2 декабря 2024 года запускается новый поток подготовки к ШАД
💎Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ
💎Есть система скидок за хорошую успеваемость
💎Длительность курса: ~6 месяцев
💎Оплата курса еженедельная (можно остановить обучение в любой момент)
💎Регулярные персонализированные домашние задания
💎Работа в мини-группах
💎Есть умный чат бот для студентов ( на базе gpt4)
🔗 Ссылка на телеграм @shadhelper
🎁 Для подписчиков канала скидка 30% на первоначальный взнос по промокоду DEVSP30
Реклама. ООО "Школа высшей математики". ИНН: 9728100991
erid: 2VtzqwmcPtb
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Nov, 18:07
TeamLead Data Analyst
• Python, DWH, ClickHouse• до 5 000 $ | от 3 летГлавный администратор данных (Chief Data Steward) [Governance]
• Git, SQL, Apache Kafka, NoSQL, PostgreSQL• Уровень дохода не указан | опыт не указанАналитик данных, senior/lead
• SQL, Python, Apache Airflow, ETL, DWH• Уровень дохода не указан | от 3 летLead/Senior Automation QA (Python or Java)
• Python, Linux, Java, CI/CD, Docker, Тестирование API, Тестирование UI, Разработка тест-кейсов• Уровень дохода не указан | от 4 летВедущий питонист
• Python, Django, PostgreSQL, Docker• от 150 000 до 250 000 ₽ | опыт не указан
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Nov, 14:07
Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Nov, 10:07
• Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2
• Как строить карьеру в корпорации
• История: работа в чешском Red Hat
• Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера»
• Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Nov, 06:07
Это — база по Machine Learning и Data Science, которая заменит вам сотни тг-каналов и сайтов. Фишка в том, что здесь опытные ML-специалисты первыми освещают новости сферы, пишут емкие разборы статей и делятся прикладными материалами.
И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии.
Теперь вся жизнь ML-специалиста собрана в одном месте: Data Secrets
И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии.
Теперь вся жизнь ML-специалиста собрана в одном месте: Data Secrets
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Nov, 18:07
Data engineer
• SQL, Python, Apache Hadoop• Уровень дохода не указан | от 3 летData Engineer
• SQL, Python, Apache Airflow, Greenplum, Apache Spark• от 250 000 ₽ | от 2 летSenior Data Scientist
• Python• Уровень дохода не указан | опыт не указанML-инженер
• Машинное обучение, Deep Learning, Нейронные сети, Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Linux, Git, Docker• Уровень дохода не указан | опыт не указанРазработчик БД (PostgreSQL, прикладные витрины)
• SQL, PostgreSQL, ETL, Apache Airflow, Greenplum• Уровень дохода не указан | от 3 лет
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Nov, 14:07
Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем.
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
✔️ Владивосток, 26 ноября
✔️ Новосибирск, 28 ноября
✔️ Нижний Новгород, 5 декабря
✔️ Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 👌
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
✔️ Владивосток, 26 ноября
✔️ Новосибирск, 28 ноября
✔️ Нижний Новгород, 5 декабря
✔️ Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 👌
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Nov, 10:07
Статья изучает применение метода CUPED в A/B-тестах для повышения чувствительности и сокращения выборок. Рассматривается его использование на этапе дизайна эксперимента без потери статистической мощности.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Nov, 16:07
• Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy
• Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
• Что, если не трансформеры: какие альтернативы главной архитектуре нейросетей у нас есть в 2024 году
• cgroups и namespaces в Linux: как это работает?
• ML-тренды рекомендательных технологий: шесть приёмов, которые помогают угадывать желания пользователя
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Nov, 14:07
💡 Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты»: стартуем на поиски инноваций!
Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии.
Когда: 6 - 8 декабря.
Формат: онлайн.
Призовой фонд: 1 500 000 рублей.
🧑💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности.
Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.
Если нет команды — поможем её собрать!
➡️ Регистрация открыта! Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.
Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии.
Когда: 6 - 8 декабря.
Формат: онлайн.
Призовой фонд: 1 500 000 рублей.
🧑💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности.
Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.
Если нет команды — поможем её собрать!
➡️ Регистрация открыта! Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Nov, 10:07
Статья описывает опыт создания RAG-пайплайна с использованием Gigachat API для участия в AI Journey. Автор делится инсайтами, полученными в процессе разработки ассистента для рекомендаций товаров, который занял 3-е место.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Nov, 07:07
⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024
🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов:
1. Семантический делитель текстов: Разработать алгоритм, который сможет обеспечить точное разделение текста на блоки.
2. Контекстный перевод названий научных работ: Разработать переводчик, который будет переводить названия научных работ.
3. Прогнозирование бизнес драйверов: Разработать решение для задачи прогнозирования временных рядов бизнес-драйверов.
4. Система контроля и управления доступом: Разработка системы контроля и управления доступом.
И др. 16 кейсов смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon
Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн.
🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59
📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря
🦾Даты финала: 3 - 4 декабря
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon
#реклама
О рекламодателе
🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов:
1. Семантический делитель текстов: Разработать алгоритм, который сможет обеспечить точное разделение текста на блоки.
2. Контекстный перевод названий научных работ: Разработать переводчик, который будет переводить названия научных работ.
3. Прогнозирование бизнес драйверов: Разработать решение для задачи прогнозирования временных рядов бизнес-драйверов.
4. Система контроля и управления доступом: Разработка системы контроля и управления доступом.
И др. 16 кейсов смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon
Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн.
🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59
📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря
🦾Даты финала: 3 - 4 декабря
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon
#реклама
О рекламодателе
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Nov, 18:07
Data Scientist
• Python, SQL, MS SQL Server, PostgreSQL, A/B тестирование, ML-модели, Ad-Hoc аналитика• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)Data Scientist (Моделирование РБ)
• Python, Spark, SQL, ML, DL, NLP, Apache Spark• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)ML Engineer / Инженер машинного обучения
• Python, PyTorch, PostgreSQL, FastAPI, LLM, MLOps, Git, Docker, AirFlow• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)Python разработчик
• Python, FastAPI, PostgreSQL, React• от 150 000 ₽ | Средний (Middle)Python разработчик
• Python, Flask, FastAPI, PostgreSQL, MySQL• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Nov, 10:07
Статья описывает процесс создания успешных ИИ-моделей для автоматизированной крипто-торговли на ByBit. Рассматриваются три стратегии, их разработка, оптимизация и результаты, превысившие убытки.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Nov, 18:07
Junior разработчик Python/Стажер (удаленно)
Младший инженер-программист (стажер)
Junior Python developer
Junior Data Analyst / Младший Аналитик
Младший аналитик данных/Junior Data Analyst
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Nov, 10:07
Статья углубляется в дообучение языковых моделей, используя DistilGPT2 на данных QuyenAnhDE/Diseases_Symptoms. Рассматривается процесс настройки модели для генерации симптомов на основе заболеваний, с возможностью расширения логики.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Nov, 06:07
Почта на прокачку: как повысить защиту Microsoft Exchange и не слить чувствительные данные в сеть
⏰ Когда: 27 ноября, 11:00 по Москве
📍 Регистрируйтесь на вебинар!
SuperHardio time*! Чтобы узнать, как захардкорить самое ценное и построить настоящий лабиринт для хакера, присоединяйтесь к нашему новому образовательному проекту от ИТ-экспертов Positive Technologies.
В программе:
- Что не так с типовой настройкой Microsoft Exchange 2019
- Топ-3 сценария уязвимостей
- Как ИТ-специалисту справиться с бременем ответственности за корректную работу почтового сервиса.
- Поговорим про харденинг Microsoft Exchange 2019 и особенности подхода к повышению киберустойчивости
Вебинар будет полезен архитекторам, CIO, СТО, DevOps-экспертам и техническим специалистам разных профилей. Присоединяйтесь!
*Это как "Марио тайм", время героев-экспертов харденинга
⏰ Когда: 27 ноября, 11:00 по Москве
📍 Регистрируйтесь на вебинар!
SuperHardio time*! Чтобы узнать, как захардкорить самое ценное и построить настоящий лабиринт для хакера, присоединяйтесь к нашему новому образовательному проекту от ИТ-экспертов Positive Technologies.
В программе:
- Что не так с типовой настройкой Microsoft Exchange 2019
- Топ-3 сценария уязвимостей
- Как ИТ-специалисту справиться с бременем ответственности за корректную работу почтового сервиса.
- Поговорим про харденинг Microsoft Exchange 2019 и особенности подхода к повышению киберустойчивости
Вебинар будет полезен архитекторам, CIO, СТО, DevOps-экспертам и техническим специалистам разных профилей. Присоединяйтесь!
*Это как "Марио тайм", время героев-экспертов харденинга
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Nov, 18:07
Давайте рассмотрим концепцию Smart Data и выясним, действительно ли Big Data превращаются во что-то более интеллектуальное.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Nov, 10:07
В этой статье я хотел бы показать куда уходят данные и что с ними происходит, когда пайплайны дата-инженеров заканчивают работу.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Nov, 18:07
Продакт Разработчик Python AI (удаленно)
QA automation team lead (Python)
Founding NLP/LLM/AI Engineer
Senior Python Developer
Senior DevOps Engineer
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Nov, 10:07
Статья посвящена прогнозированию продаж FTTB-FMC для ежедневной отчетности. Рассматриваются подходы к анализу данных, ключевые KPI и методы, используемые для прогнозирования продаж в сегменте ШПД и конвергентных продуктов.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Nov, 18:07
Python Lead
Lead Python Developer
Data Analyst Team Lead
Lead Data Engineer
Python Backend Developer (AI)
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Nov, 15:07
🎓 Приглашаем вас на вебинар "Обучение с учителем: разбираем задачу классификации", который состоится 18.11.2024 в 18:00! 🕕
Занятие посвящено задачам классификации, которые востребованы во всех областях Data Science. На занятии обсудим, что представляет из себя этот тип задач, какие есть подходы для её решения, а также изучим алгоритм kNN и применим его на практике.
👉 В результате урока вы:
- познакомитесь с таким классом задач, как классификация;
- изучите метрики для задачи классификации;
- узнаете, как устроен алгоритм kNN;
- научитесь применять алгоритм kNN на практике.
🔥 Не упустите возможность углубить свои знания в области классификации и машинного обучения! 📊🤖
👉 Присоединяйтесь к нам: https://vk.cc/cEHdGr
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Занятие посвящено задачам классификации, которые востребованы во всех областях Data Science. На занятии обсудим, что представляет из себя этот тип задач, какие есть подходы для её решения, а также изучим алгоритм kNN и применим его на практике.
👉 В результате урока вы:
- познакомитесь с таким классом задач, как классификация;
- изучите метрики для задачи классификации;
- узнаете, как устроен алгоритм kNN;
- научитесь применять алгоритм kNN на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам: https://vk.cc/cEHdGr
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Nov, 14:07
🕵️♂️ Когда твоя работа зависит от Василия
Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо?
⚙️ Если так, пора разорвать этот порочный круг. Вместо бесконечных вопросов начни собирать всё в одну базу знаний — хоть в Notion, хоть на салфетках. Предложи команде попробовать парное программирование: пока Василий творит чудеса, ты уже разбираешься, как эти фокусы повторить.
Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо?
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Nov, 10:07
Статья рассказывает, как организовать и обработать огромный архив аудиозаписей дневников, созданных задолго до эпохи современных speech-to-text технологий. Рассматриваются инструменты и подходы для упорядочивания данных.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Nov, 06:07
Как расти в Data Science: опыт Авито.
В новой статье команды data science-инженеров Авито собраны практические советы для тех, кто хочет вырасти от джуна до лида в Data Science. Ревью, знания и инициативность — что еще важно для карьерного успеха?
Читайте подробности по ссылке.
Реклама. ООО «Авито Тех».
В новой статье команды data science-инженеров Авито собраны практические советы для тех, кто хочет вырасти от джуна до лида в Data Science. Ревью, знания и инициативность — что еще важно для карьерного успеха?
Читайте подробности по ссылке.
Реклама. ООО «Авито Тех».
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Nov, 18:07
Data Scientist / Дата сайентист
Middle/Senior Python Developer
Senior ML Engineer (NLP, TTS)
ML Engineer / Senior Data Scientist
Data Analyst (Antifraud)
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Nov, 15:07
🚀 Приглашаем на бесплатный вебинар по C++! 🚀
Дата: 19 ноября 2024 года
Время: 20:00
Тема: Как протестировать C++ код и оценить степень собственной лени
На вебинаре поговорим о том, зачем разработчикам писать юнит-тесты, и какую пользу они несут. Посмотрим популярные фреймворки тестирования, такие как GTest и Boost, разберем несколько практических примеров. Затем попробуем оценить, достаточно ли тестов мы написали для своего кода.
На занятии:
1. Научимся подключать фреймворки тестирования к своему проекту при помощи CMake.
2. Напишем готовые к запуску тесты.
3. Поговорим о том, как измерить покрытие тестами кода, какие инструменты для этого существуют.
В результате:
1. Придем к тому, что вместе с кодом стоит сразу писать и юнит-тесты к нему.
2. В будущем с легкостью интегрируем любой фреймворк тестирования в свой проект.
3. Научимся не только писать тесты, но и мерить их покрытие.
👉🏻О курсе "Специализация C++ Developer" на Otus:
Длительность курса: 10 месяцев.
Формат: Онлайн.
Программа курса:
· Введение в язык C++: основы синтаксиса, структура программ, базовые конструкции.
· Классы и структуры: ООП, наследование, полиморфизм, шаблоны.
· Основы unit-тестирования: подключение фреймворков, написание тестов, измерение покрытия.
· Стандартная библиотека и полезные алгоритмы: контейнеры, ввод-вывод, алгоритмы.
📌Скидка 15%: действует до 17 ноября!
Не упустите шанс стать профессионалом в C++! Присоединяйтесь к вебинару и узнайте больше о курсе.
🔗 Регистрация на вебинар
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Дата: 19 ноября 2024 года
Время: 20:00
Тема: Как протестировать C++ код и оценить степень собственной лени
На вебинаре поговорим о том, зачем разработчикам писать юнит-тесты, и какую пользу они несут. Посмотрим популярные фреймворки тестирования, такие как GTest и Boost, разберем несколько практических примеров. Затем попробуем оценить, достаточно ли тестов мы написали для своего кода.
На занятии:
1. Научимся подключать фреймворки тестирования к своему проекту при помощи CMake.
2. Напишем готовые к запуску тесты.
3. Поговорим о том, как измерить покрытие тестами кода, какие инструменты для этого существуют.
В результате:
1. Придем к тому, что вместе с кодом стоит сразу писать и юнит-тесты к нему.
2. В будущем с легкостью интегрируем любой фреймворк тестирования в свой проект.
3. Научимся не только писать тесты, но и мерить их покрытие.
👉🏻О курсе "Специализация C++ Developer" на Otus:
Длительность курса: 10 месяцев.
Формат: Онлайн.
Программа курса:
· Введение в язык C++: основы синтаксиса, структура программ, базовые конструкции.
· Классы и структуры: ООП, наследование, полиморфизм, шаблоны.
· Основы unit-тестирования: подключение фреймворков, написание тестов, измерение покрытия.
· Стандартная библиотека и полезные алгоритмы: контейнеры, ввод-вывод, алгоритмы.
📌Скидка 15%: действует до 17 ноября!
Не упустите шанс стать профессионалом в C++! Присоединяйтесь к вебинару и узнайте больше о курсе.
🔗 Регистрация на вебинар
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Nov, 12:07
В команде Х5 вас ждет:
— конкурентная зарплата, удаленка или гибридный формат;
— амбициозные проекты вроде собственной платформы по работе с нейросетями и автоматического ценообразования;
— прокачка навыков в корпоративном университете, митапы, конференции и общение с топами.
В зависимости от выбранной команды вы будете:
— генерировать тексты, настраивать чат-боты и работать с RAG-системами;
— заниматься классификацией и детекцией деталей на фото;
— разрабатывать рекомендательные системы.
Ожидаем, что вы:
— работаете в сфере Data Science или Machine Learning от трех лет;
— знаете Python;
— умеете работать с LLM, NLP, CV или RecSys (на выбор).
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Nov, 10:07
Статья раскрывает, как дизайнеры студии используют ИИ для усиления креативности в проектах. Обсуждаются инструменты и подходы, которые помогают сохранить индивидуальность и создать продуманный дизайн с помощью нейросетей.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Nov, 18:07
• Не бойтесь потоков в Python, они не кусаются
• Рубрика: VPS на пределе возможностей. LLM на CPU с 12Gb RAM
• Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»?
• Семантический веб: краткий обзор технологий и инструментов
• Инструмент обеспечения качества данных: от теории к практике
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Nov, 10:07
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развертывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
12 Nov, 18:07
ML-инженер в IT-Хаб
ML-инженер/engineer в финтех гигант
Python-разработчик
Middle Data Scientist MLE
Middle Data инженер
Data Science | Machinelearning [ru]
12 Nov, 10:07
Статья исследует использование троичных значений (-1, 0, 1) в нейросетевых матрицах. Рассматриваются методы хранения тритов с использованием 32-битной арифметики и подходы к их быстрому умножению через оптимизацию памяти.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
11 Nov, 18:07
Backend-тестировщик-программист (Python)
Аналитик данных / Data analyst (junior)
Junior Data Engineer
AI-разработчик junior
Junior Python Backend Developer
Data Science | Machinelearning [ru]
11 Nov, 15:07
⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом?
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://vk.cc/cEwxZ1
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://vk.cc/cEwxZ1
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Data Science | Machinelearning [ru]
11 Nov, 10:07
Статья описывает приложение, объединяющее GraphRAG и AutoGen-агентов с локальными LLM от Ollama для автономного встраивания и вывода. Рассмотрены ключевые аспекты: интеграция знаний, настройка LLM, вызов функций и интерактивный интерфейс.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
10 Nov, 20:07
• KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
• Стандартное отклонение для полных чайников
• Почему галлюцинируют нейросети [и что с этим делают]
• Понимает ли Vision Llama импрессионистов?
• Что ищет он в краю далёком? Как найти смысл жизни с PostgreSQL
Data Science | Machinelearning [ru]
10 Nov, 16:07
Открытый урок для разработчиков баз данных, системных администраторов и аналитиков
📒Тема:
Сложности при работе с данными
📕Рассмотрим:
- Какие бывают проблемы, возникающие при работе с некорректными данными.
- Как эффективно обрабатывать данные с ошибками ввода.
- Практические примеры очистки данных в SQL.
📗Результат:
- Научитесь использовать алгоритмы для поиска и исправления ошибок в записях.
- Сможете эффективно устранять дублирующие записи и стандартизировать данные в базе.
- Усвоите основные подходы к автоматизации очистки данных и повышению их точности.
📘Спикер:
Анастасия Чекушина — опытный разработчик и преподаватель, .net developer + lead.
Встречаемся 11 ноября в 20:00 мск. Всем участникам дадим скидку на основной курс.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://clck.ru/3EUsb8
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
📒Тема:
Сложности при работе с данными
📕Рассмотрим:
- Какие бывают проблемы, возникающие при работе с некорректными данными.
- Как эффективно обрабатывать данные с ошибками ввода.
- Практические примеры очистки данных в SQL.
📗Результат:
- Научитесь использовать алгоритмы для поиска и исправления ошибок в записях.
- Сможете эффективно устранять дублирующие записи и стандартизировать данные в базе.
- Усвоите основные подходы к автоматизации очистки данных и повышению их точности.
📘Спикер:
Анастасия Чекушина — опытный разработчик и преподаватель, .net developer + lead.
Встречаемся 11 ноября в 20:00 мск. Всем участникам дадим скидку на основной курс.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://clck.ru/3EUsb8
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Data Science | Machinelearning [ru]
10 Nov, 10:07
Статья посвящена созданию обучающей выборки для NER. Описан опыт разметки данных с использованием Open Source инструментов и Prodigy, профессионального решения для ускорения процесса создания наборов данных.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
09 Nov, 18:07
Middle/Senior Python Developer
Python Developer (Senior/Middle)
Senior Backend Developer - Python
Программист Python (нейросети)
ML-инженер для разработки переводчика
Data Science | Machinelearning [ru]
09 Nov, 14:07
Сколько раз ты избегал нового только потому, что боялся облажаться? Ошибка кажется концом света, но на деле это просто этап обучения. Сидя в зоне уверенности, ты никогда не узнаешь, насколько можешь быть сильнее, умнее, опытнее.
Data Science | Machinelearning [ru]
09 Nov, 10:07
Статья основана на полутора годах работы по внедрению нейронных сетей в веб-приложение с открытым исходным кодом. В ней собраны практические лайфхаки для решения реальных задач и преодоления сложностей, с которыми сталкиваются разработчики.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Nov, 18:07
Team Lead Python
Team Lead (Python)
Tech lead Senior Python developer, релокация в Дубай
Tech Lead Python Developer (Внешние интеграции)
Lead ML Engineer (Python)
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Nov, 11:07
Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
08 Nov, 07:17
⁉️ Хотите понять, чем отличается асинхронная работа python-кода от многопоточной?
Не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск! Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для аналитиков, для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://vk.cc/cEhbMa
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск! Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для аналитиков, для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://vk.cc/cEhbMa
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Nov, 18:07
• Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу
• На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития
• Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки
• Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке
• Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Nov, 14:07
Senior backend developer - Python
Backend Python Developer (FastAPI, Highload)
Разработчик Python (Django, DRF)
Data Scientist (middle/senior)
Senior Data Engineer
Data Science | Machinelearning [ru]
07 Nov, 10:07
Статья рассматривает создание AI для покера (Техасского безлимитного холдема) и анализирует его сложность как модели бизнес-отношений. Обсуждаются метрики и стратегии, которые игроки используют в изменяющемся контексте для принятия решений.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
06 Nov, 18:07
Статья раскрывает, как семантическая сегментация помогает машинам «видеть», разбивая изображение на классы объектов. Обсуждаются её применение в автономных авто, медицине и обработке спутниковых снимков для точного распознавания контекста.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
06 Nov, 17:17
YandexGPT 4 Pro и YandexGPT 4 Lite теперь доступны через API в Yandex Cloud. Обновленные модели справляются с более сложными запросами, работают с расширенным контекстом и поддерживают скрытые рассуждения, а также вызов функций для работы с внешними инструментами. Качество ответов значительно улучшено: YandexGPT 4 Pro в 70% случаев отвечает лучше предыдущей версии, а YandexGPT 4 Lite не уступает самой мощной модели прошлого поколения.
Алексей Долотов, руководитель продуктов ML в Yandex Cloud, и Андрей Бут, руководитель команды YandexGPT Alignment рассказали в новой статье на Хабре про обучение YandexGPT 4 и ее отличия от предыдущих версий.
Читать…
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Nov, 18:07
Data Engineer middle
Data Engineer (middle)
Python-разработчик (middle, AI)
Python Developer (Middle/Middle+)
Middle Python Developer: Backend / Server side
Data Science | Machinelearning [ru]
05 Nov, 10:07
Статья знакомит с FlexiPrompt — лёгкой библиотекой для генерации промптов в Python при работе с языковыми моделями. Рассмотрены её преимущества: быстрая интеграция, гибкая настройка диалога и возможность создания нескольких агентов в одной LLM.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Nov, 18:07
Python-разработчик (Junior)
Junior Python разработчик
Python-разработчик (Junior)
Разработчик нейросетевых алгоритмов/Reinforcement Learning
Junior Data Scientist
Data Science | Machinelearning [ru]
04 Nov, 10:07
Статья продолжает разбор моделирования температурного временного ряда с двойной сезонностью. Основное внимание уделено подбору оптимальных параметров сезонной модели САРПСС для точного описания данных.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
03 Nov, 18:07
• Пишем Wake-on-LAN сервис на ESP8266 при помощи ChatGPT
• Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать
• Сгенерированный ИИ код сделает вас плохим программистом
• Словари в Python: обзор и как пользоваться
• Поиск жулика: Как понять, что перед вами ChatGPT 4?
Data Science | Machinelearning [ru]
03 Nov, 10:07
Статья раскрывает процесс полной автоматизации создания карточек товаров для маркетплейсов, используя нейросети, Photoshop и немного креативного подхода. Описаны практические методы, которые экономят тысячи рублей на огромном ассортименте.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Nov, 18:07
Разработчик операций AI, Python/React
Senior Software Engineer (Python)
Middle Backend Developer (Python)
Senior Backend Developer - Python
Python Fullstack Developer
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Nov, 14:07
Многие тратят кучу энергии, чтобы везде поспеть: освоить новое, прокачать скиллы, закрыть дедлайны. Но часто за спешкой скрывается отсутствие направления. И пока ты гонишься за всем сразу, фокус на том, что действительно важно, ускользает.
Data Science | Machinelearning [ru]
02 Nov, 10:07
В статье рассказывается, как быстро протестировать 16 LLM для создания текстовых прототипов, даже если вы не в теме ML. Берём несколько моделей, сравниваем результаты, оцениваем, подходит ли под задачу.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
01 Nov, 18:07
Team Lead backend/Python (remote)
Python Team Lead
Python-разработчик Machine Learning / Computer Vision
Senior/Lead Backend Developer (Python)
Tech Lead (python)
Data Science | Machinelearning [ru]
01 Nov, 10:07
В статье описан путь от пет-проекта до системы для трекинга транспорта: нейросети, компьютерное зрение и инструменты, позволяющие «видеть» и анализировать производственные процессы.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Oct, 18:07
• В какой момент профессия программиста свернула не туда?
• Офис Intel в Израиле отменил бесплатный кофе
• Войти в IT – в 37 и с дипломом филфака
• Путь к мастерству: Как стать успешным разработчиком
• Галера от HH или джуны по-дешевке
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Oct, 15:17
Яндекс в шестой раз вручил научную премию в области машинного обучения Yandex ML Prize. Ее получили 14 ученых, которые представили перспективные работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска и когнитивной робототехники.
Сегодня я хотел бы рассказать вам о паре наиболее интересных на мой взгляд работ, чьи авторы были удостоены премии. Так, команда под руководством Артёма Лыкова из Сколтеха создала универсальную когнитивную систему для различных типов роботов и представила робота-собаку, которая понимает человеческую речь. Эти разработки могут стать основой для технологии «роя умных роботов», способных автономно выполнять задачи в строительстве, геологоразведке и астрономии.
Исследования еще одного лауреата, Алексея Скрынника из AIRI, касаются обучаемых децентрализованных решений, что улучшит подходы к многоагентной навигации, включая складскую логистику. Он фокусируется на обеспечении эффективного взаимодействия между агентами (роботами и техникой), что повышает гибкость и автономность их работы.
Помимо самой премии, лауреаты получат доступ к Яндекс 360 и грант на использование Yandex Cloud, что поможет им проводить объёмные вычисления и анализировать данные.
Сегодня я хотел бы рассказать вам о паре наиболее интересных на мой взгляд работ, чьи авторы были удостоены премии. Так, команда под руководством Артёма Лыкова из Сколтеха создала универсальную когнитивную систему для различных типов роботов и представила робота-собаку, которая понимает человеческую речь. Эти разработки могут стать основой для технологии «роя умных роботов», способных автономно выполнять задачи в строительстве, геологоразведке и астрономии.
Исследования еще одного лауреата, Алексея Скрынника из AIRI, касаются обучаемых децентрализованных решений, что улучшит подходы к многоагентной навигации, включая складскую логистику. Он фокусируется на обеспечении эффективного взаимодействия между агентами (роботами и техникой), что повышает гибкость и автономность их работы.
Помимо самой премии, лауреаты получат доступ к Яндекс 360 и грант на использование Yandex Cloud, что поможет им проводить объёмные вычисления и анализировать данные.
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Oct, 14:07
Senior Python Developer (Highload, Crypto)
Python Developer (Senior)
Senior Python-разработчик
Senior Machine Learning Engineer (Computer Vision)
Senior/Middle Data Scientist
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Oct, 10:07
Статья раскрывает процесс использования БПЛА и нейросетей для точного распознавания объектов на ортофотопланах. Описаны этапы подготовки данных, разметки и обучения сети на примере поиска пикетных столбиков на ж/д перегонах. Исходный код доступен на GitHub.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
31 Oct, 06:07
🐘 Открытый урок для начинающих и опытных разработчиков баз данных, системных администраторов и аналитиков
Тема:
DML: вставка, обновление, удаление, выборка данных в PostgreSQL. Управление данными в PostgreSQL.
Рассмотрим:
- Операции вставки, обновления и удаления данных с использованием SQL-запросов.
- Эффективные методы работы с выборками данных и сложными подзапросами.
- Как обеспечить целостность данных при изменениях в базе.
Спикер Анастасия Чекушина — опытный разработчик и преподаватель, .net developer + lead.
Встречаемся 31 октября в 20:00 мск. Всем участникам дадим скидку на основной курс.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/D5Lj/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Тема:
DML: вставка, обновление, удаление, выборка данных в PostgreSQL. Управление данными в PostgreSQL.
Рассмотрим:
- Операции вставки, обновления и удаления данных с использованием SQL-запросов.
- Эффективные методы работы с выборками данных и сложными подзапросами.
- Как обеспечить целостность данных при изменениях в базе.
Спикер Анастасия Чекушина — опытный разработчик и преподаватель, .net developer + lead.
Встречаемся 31 октября в 20:00 мск. Всем участникам дадим скидку на основной курс.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/D5Lj/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Oct, 18:07
• Всё, что вы хотели знать о Django Channels
• Сборка Python проекта с uv и Docker
• DE-1. DIY ассистент на LLM
• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся
• Всё, что вы хотели знать о Django Channels
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Oct, 15:07
Чтобы расти в профессии и брать на себя новые роли, нужно не бояться пробовать новое. Например, новое обучение.
Если попробовать курс бесплатно, можно проверить, подходит ли он вам. Тогда пробовать новое уже не так страшно.
Практикум собрал большую экспертизу Яндекса: на курсах вы освоите новые скилы на практике, получите обратную связь от опытной команды и пополните ваше портфолио.
Вот несколько наших курсов:
✅ Мидл Python-разработчик
✅ Мидл Java-разработчик
✅ Мидл Android-разработчик
✅ Мидл фронтенд-разработчик
Получите скидку 20% после прохождения первой темы любого курса. Она бесплатная 🔥
Если попробовать курс бесплатно, можно проверить, подходит ли он вам. Тогда пробовать новое уже не так страшно.
Практикум собрал большую экспертизу Яндекса: на курсах вы освоите новые скилы на практике, получите обратную связь от опытной команды и пополните ваше портфолио.
Вот несколько наших курсов:
✅ Мидл Python-разработчик
✅ Мидл Java-разработчик
✅ Мидл Android-разработчик
✅ Мидл фронтенд-разработчик
Получите скидку 20% после прохождения первой темы любого курса. Она бесплатная 🔥
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Oct, 10:07
Статья анализирует результаты AI Product Hack, рассматривая спорное судейство и кейс компании Raft по мониторингу токсичного контента в AI-продуктах. Исследуются риски и последствия неконтролируемого поведения LLM в реальных проектах.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
30 Oct, 06:37
Avito ML Cup — это соревнование для ML-инженеров и специалистов в области Data Science, где предстоит создать модель для рекомендаций на основе полусинтетических данных.
🚀 Старт: 5 ноября
🔥 Призовой фонд: 600 000 рублей.
Участвовать можно как индивидуально, так и в команде до 4 человек. Предлагаемые решения проверяются автоматически по метрике ROC-AUC, а результат будет виден в лидерборде.
Регистрация уже началась, не пропустите возможность! Подробности➡️ по ссылке.
Участвовать можно как индивидуально, так и в команде до 4 человек. Предлагаемые решения проверяются автоматически по метрике ROC-AUC, а результат будет виден в лидерборде.
Регистрация уже началась, не пропустите возможность! Подробности
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Oct, 18:07
Разработчик Python (Middle)
Middle Python Developer
Middle Python разработчик
Data Engineer/Дата инженер (ученик)
Data Engineer / Дата-инженер
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Oct, 15:07
Недавно была продлена квалификация на чемпионат по программированию Yandex Cup для ML-направления. А теперь вышла новость про увеличение призового фонда состязания с 12,5 до 16 млн рублей. Все дополнительные деньги разделятся между участниками-финалистами в направлении машинного обучения — в нём теперь заявлено 22 призовых места вместо шести.
Увеличение призового фонда — часть инициативы по развитию ML-технологий. Наглядный пример, как можно вкладываться в людей, развивая сферу в целом.
Увеличение призового фонда — часть инициативы по развитию ML-технологий. Наглядный пример, как можно вкладываться в людей, развивая сферу в целом.
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Oct, 10:07
Статья описывает создание и адаптацию бенчмарка для оценки русскоязычных LLM в российском контексте. Основное внимание уделено подбору вопросов, актуализации содержания и корректировке оценок для соответствия современным общественным реалиям.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
29 Oct, 06:07
Поговорим про деньги в IT?
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные оферы.
Пройти опрос можно здесь
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные оферы.
Пройти опрос можно здесь
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Oct, 18:07
Стажер Python Back-end (офис)
Junior Data Engineer
Junior Python developer
Python-разработчик (Junior - Middle)
Junior Data Analyst / Data Analyst
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Oct, 10:07
В этой статье мы расскажем о нашем опыте работы с ComfyUI и разработке Visionatrix — надстройки, которая упрощает генерацию медиа. Мы обсудим ключевые проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, наш подход к их решению, а также вкратце поделимся тем, как мы использовали ChatGPT и Claude для ускорения разработки в условиях ограниченного времени.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
28 Oct, 08:08
Как ускорить обучение нейросетей и обработку данных?
С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и RTX 4090. Они подойдут для решения сложных графических задач, обучения нейросетей и выполнения сложных вычислений в области ИИ
Арендовать и потестить эти видеокарты можно в Selectel — одном из ведущих российских провайдеров ИТ-инфраструктуры.
Что вы сможете при аренде облачного сервера с GPU в Selectel:
● Получить ресурсы для обучения ML-моделей
● Платить только за время использования — почасовая ставка от 29 рублей
● Использовать лучшее железо — к вашим услугам процессоры с частотами 2,4-2,6 Ггц
● Масштабироваться без проблем — мгновенный переезд на более мощную видеокарту
● Выбирать из широкого ассортимента GPU-карт — доступно 9 моделей под самые разные задачи
● Чувствовать себя спокойно — предоставляем бесплатную защиту от DDoS-атак.
Арендовать серверы с почасовой оплатой
С помощью мощных видеокарт GPU: RTX 2080Ti и RTX 4090. Они подойдут для решения сложных графических задач, обучения нейросетей и выполнения сложных вычислений в области ИИ
Арендовать и потестить эти видеокарты можно в Selectel — одном из ведущих российских провайдеров ИТ-инфраструктуры.
Что вы сможете при аренде облачного сервера с GPU в Selectel:
● Получить ресурсы для обучения ML-моделей
● Платить только за время использования — почасовая ставка от 29 рублей
● Использовать лучшее железо — к вашим услугам процессоры с частотами 2,4-2,6 Ггц
● Масштабироваться без проблем — мгновенный переезд на более мощную видеокарту
● Выбирать из широкого ассортимента GPU-карт — доступно 9 моделей под самые разные задачи
● Чувствовать себя спокойно — предоставляем бесплатную защиту от DDoS-атак.
Арендовать серверы с почасовой оплатой
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Oct, 18:07
• Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру
• Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации
• Запускаем Yolo на пятирублёвой монете или Luckfox Pico Mini
• Более мощное семейство моделей YandexGPT 4: рост качества ответов, длинный контекст, пошаговые рассуждения
• Как мы обучили Mistral 7B русскому языку и адаптировали для объявлений Авито
Data Science | Machinelearning [ru]
27 Oct, 10:07
Библиотека asyncio предоставляет полный набор инструментов для организации параллельного выполнения кода в Python с использованием концепции асинхронности. Но как на самом деле работает asyncio? Давайте разберемся в ключевых принципах и понятиях.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Oct, 18:07
Data Engineer (Дата инженер)
Data Engineer AI (удаленно)
Senior backend developer - Python
QA manual/Продакт Разработчик операций AI
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Oct, 14:07
В мире, где всё меняется быстрее, чем ты успеваешь обновлять резюме, держаться за одну карьерную траекторию — всё равно что пытаться угнаться за горизонтом. Умение перестраиваться, пробовать новое и брать на себя задачи, которые немного пугают, — вот что реально важно. И это не про «выйди из зоны комфорта», а про осознанный выбор расти и не цепляться за привычное.
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Oct, 10:07
Статья объясняет, почему оценка LLM важна для бизнеса: модели ИИ не всегда достигают цели и нуждаются в доработке. Разбираются ключевые метрики, инструменты и лучшие практики для повышения надежности и точности.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Oct, 06:07
🎃 Приглашаем на вебинар перед Хэллоуином: «Нужна ли математика на собеседованиях?» 🧙♀️
Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/2d4a7398
Что вас ждет в эту зловещую ночь:
💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.
🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.
🧙 Теория и практика — зелье успеха:
• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.
• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.
🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.
Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!
🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям!
https://proglib.io/w/2d4a7398 👻
Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2Vtzqx3tvHr
Темные тучи сгущаются, и в воздухе витает мистическая атмосфера... Готовы ли вы окунуться в мир загадочной математики и раскрыть тайны успешного собеседования? Тогда ждем вас 28 октября в 20:00! 🕸
https://proglib.io/w/2d4a7398
Что вас ждет в эту зловещую ночь:
💀 Ошибаться не страшно: узнаем, как неудачные проекты и опыт «в стол» превращают джуниоров в сеньоров. Расскажем истории о том, как ошибки закаляют и помогают достигать вершин мастерства.
🧛 Собеседования без подготовки? Обсудим, возможно ли пройти через испытания рекрутеров без специальной подготовки или это путь в лабиринт с привидениями.
🧙 Теория и практика — зелье успеха:
• Выбор метрики оценки модели: какую метрику показать бизнесу, чтобы не столкнуться с гневом нечисти? Разберемся в разнице между MAPE и WAPE и когда какую применять.
• Трансформация распределений: как превратить логнормальное распределение в нормальное без волшебной палочки? Поговорим о том, зачем это нужно и как обойтись изменением функции потерь вместо магических превращений.
🦇 Бонус для смельчаков: раскроем секреты тестирования в маркетинге, которые помогут не заблудиться в темном лесу конкурентного рынка.
Не упустите шанс провести вечер в компании единомышленников, погрузиться в атмосферу Хэллоуина и получить ценные знания!
🕯 Записывайтесь на вебинар и готовьтесь к мистическим открытиям!
https://proglib.io/w/2d4a7398 👻
Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2Vtzqx3tvHr
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Oct, 18:07
Data Science Lead
Data Science Lead
Data Science Tech Lead
Tech Lead Python
Tech Lead (Python)
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Oct, 10:07
В середине августа мы видели анонс бета-версий Grok-2 и Grok-2 mini от стартапа Илона Маска xAI. Что ж, на дворе осень, как пел Anacondaz "на улице дубак, на сердце тлен и мрак", так пусть же Grok 2 сегодня станет тем самым, кто укроет зацензуренным пледом наши тела. Предлагаю начинать.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Oct, 06:07
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Oct, 18:07
• Продуктивность и почему «сделать много всего» — это не про неё
• Куда выйти из айти?
• Как я боролся с выгоранием в ИТ: лайфхаки и личный опыт
• ИТ-пенсионеры и где они обитают
• Почему мне нужно, чтобы ты вкатился в айти
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Oct, 14:07
Data Scientist (Ranking&Search)
Senior Data Analyst
Senior Data Scientist MLE
Python developer (Middle\Senior)
Python-разработчик (middle+,senior)
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Oct, 10:07
Стандартная библиотека Python – это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооцененных модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Oct, 07:07
Яндекс продлил этап Квалификации на международный чемпионат по программированию Yandex Cup 2024 для ML-направления.
В этом году участники погрузятся в древние эпохи и попробуют решить задачи цивилизаций прошлого с точки зрения IT.
На картинках — примеры ситуаций, с которыми предстоит справиться: настроить систему разгрузки драккаров в порту викингов, помочь композитору в создании алгоритма для написания музыки, придумать систему архивации табличек астрономов династии Хань или помочь роботам пройти лабиринт Майя.
Принять участие могут начинающие и опытные разработчики со всего мира.
Регистрация на ML-трек доступна до 4 ноября.
В этом году участники погрузятся в древние эпохи и попробуют решить задачи цивилизаций прошлого с точки зрения IT.
На картинках — примеры ситуаций, с которыми предстоит справиться: настроить систему разгрузки драккаров в порту викингов, помочь композитору в создании алгоритма для написания музыки, придумать систему архивации табличек астрономов династии Хань или помочь роботам пройти лабиринт Майя.
Принять участие могут начинающие и опытные разработчики со всего мира.
Регистрация на ML-трек доступна до 4 ноября.
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Oct, 18:07
• Как я с помощью нейросетей обогнала инфляцию [4 кейса, скрины, никакой рекламы]
• Сравнение роста заработных плат ректората МГТУ им. Н.Э. Баумана и остальных сотрудников
• Pydantic 2: Полное руководство для Python-разработчиков — от основ до продвинутых техник
• SOLID на котиках
• Как переподписка по CPU в облаке снижает производительность Arenadata DB: результаты, которых не ждёшь
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Oct, 10:07
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Oct, 18:07
Junior Python Developer
Data Scientist
ML-инженер (ML Engineer / Data Scientist)
Data scientist (Junior)
Data Scientist (Junior)
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Oct, 06:08
⚡️ Открыта регистрация на конкурс «Автономный поиск. Софт»
Создайте решение для поиска пропавших людей и поборитесь за призовой фонд в 25 миллионов рублей!
Когда: загрузить решение для возможности участия в финале необходимо до 8 ноября 23:59 МСК
Формат: онлайн
Призовой фонд: 25.000.000 рублей
🔥 Этот конкурс для вас, если вы хотите:
– прокачать свои навыки в Machine Learning и Computer Vision;
– внести вклад в решение важной социальной проблемы;
– заявить о себе и найти потенциальных партнёров, заказчиков или инвесторов;
– протестировать свои разработки на реальной инфраструктуре.
❗️Участникам предстоит разработать решение для поиска пропавших людей с использованием аэрофотоснимков, сделанных с беспилотных воздушных судов (БВС).
🔹 У вас будет возможность испытать свои решения на реальной инфраструктуре и получить шанс пройти проверку в условиях, близких к реальной поисковой операции!
▶️ Конкурс проводится Фондом НТИ совместно с МФТИ и ЛизаАлерт.
🕰Подать заявку можно до 2 ноября 2024 (23:59 МСК) по ссылке.
Создайте решение для поиска пропавших людей и поборитесь за призовой фонд в 25 миллионов рублей!
Когда: загрузить решение для возможности участия в финале необходимо до 8 ноября 23:59 МСК
Формат: онлайн
Призовой фонд: 25.000.000 рублей
🔥 Этот конкурс для вас, если вы хотите:
– прокачать свои навыки в Machine Learning и Computer Vision;
– внести вклад в решение важной социальной проблемы;
– заявить о себе и найти потенциальных партнёров, заказчиков или инвесторов;
– протестировать свои разработки на реальной инфраструктуре.
❗️Участникам предстоит разработать решение для поиска пропавших людей с использованием аэрофотоснимков, сделанных с беспилотных воздушных судов (БВС).
🔹 У вас будет возможность испытать свои решения на реальной инфраструктуре и получить шанс пройти проверку в условиях, близких к реальной поисковой операции!
▶️ Конкурс проводится Фондом НТИ совместно с МФТИ и ЛизаАлерт.
🕰Подать заявку можно до 2 ноября 2024 (23:59 МСК) по ссылке.
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Oct, 18:07
Junior Data Engineer
Junior Full Stack Analyst
Data Engineer/Стажер-разработчик DWH/ETL/Big Data
Младший специалист отдела разработки (Python) / Специалист по парсингу данных
Junior AI Developer
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Oct, 10:07
В статье рассказывается, как использовать нейросети для оптимизации работы, если ваш доход в рублях, а расходы — в валюте. Спойлер: полное делегирование задач ИИ — миф, но с его помощью можно значительно упростить рутину и повысить продуктивность. Поделены реальные кейсы из жизни автора.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Oct, 06:04
Яндекс Игры пришли к нам с запросом:
Ребята ищут аналитика в свою команду. Яндекс Игры посещают более 40 млн пользователей в месяц, поэтому можно проверять кучу гипотез на крупных выборках и экспериментировать.
ВАЖНО. Проверенные гипотезы не пойдут «в стол», а будут помогать команде принимать взвешенные решения и влиять на развитие продукта.
Если у тебя есть опыт работы с продуктами, аналитический склад ума и необходимые навыки, — это отличный шанс быстро вырасти и прокачаться на интересных задачах.
Описание вакансии здесь, но лучше сразу пишите рекрутеру и договаривайтесь о собеседовании: @danny_md1
SELECT *
FROM subscribers
WHERE channel_name = 'devsp'
AND technical_skills IN ('SQL', 'Airflow', 'MapReduce', 'DataLens')
AND data_driven_approach = true
AND analytical_mindset = true
AND years_of_experience >= 2
AND fit = true;
Ребята ищут аналитика в свою команду. Яндекс Игры посещают более 40 млн пользователей в месяц, поэтому можно проверять кучу гипотез на крупных выборках и экспериментировать.
ВАЖНО. Проверенные гипотезы не пойдут «в стол», а будут помогать команде принимать взвешенные решения и влиять на развитие продукта.
Если у тебя есть опыт работы с продуктами, аналитический склад ума и необходимые навыки, — это отличный шанс быстро вырасти и прокачаться на интересных задачах.
Описание вакансии здесь, но лучше сразу пишите рекрутеру и договаривайтесь о собеседовании: @danny_md1
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Oct, 18:07
Автоэнкодеры являются базовой техникой машинного обучения и искусственного интеллекта, на основе которой строятся более сложные модели, например, в диффузионных моделях, таких как Stable Diffusion. Что же такое автоэнкодер?
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Oct, 14:07
В статье команда LLaMaстеры (студенты ИТМО AI Talent Hub) расскажет о создании LLaMator — фреймворка для тестирования уязвимостей интеллектуальных систем на базе больших языковых моделей, который победил на AI Product Hack.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Oct, 10:07
В этой статье мы отправимся в захватывающее путешествие от классических теорий Павлова до передовых разработок в области ИИ. Мы раскроем тайны человеческого мышления, узнаем, как работают современные языковые модели, и поразмышляем о том, сможет ли искусственный интеллект когда-нибудь по-настоящему "понимать" нас.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Oct, 18:07
Как компании выявляют эмоции в тысячах отзывов и комментариев? Почему одни маркетинговые кампании становятся невероятным успехом, а другие — провалом? Сегодня мы подробно разберем, как анализ тональности работает в реальных кейсах, и покажем, как вы можете внедрить его для достижения своих бизнес-целей.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Oct, 14:07
🧩 Реализация паттерна «Одиночка» на Python
Мечтаешь о коде, который работает как швейцарские часы? Паттерн «Одиночка» может стать тем самым механизмом, который заставит все шестеренки крутиться идеально.
Читать...
Мечтаешь о коде, который работает как швейцарские часы? Паттерн «Одиночка» может стать тем самым механизмом, который заставит все шестеренки крутиться идеально.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Oct, 10:07
В этой статье мы рассмотрим 4 ИИ-инструмента, которые расширяют возможности разработчика: от платформ для работы с документами до агентов, способных исправлять ошибки в коде.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Oct, 18:07
Статья объяснит, почему данные, используемые в ИИ и машинном обучении, часто искажаются преобразованиями. Обсудим измерительные приборы, их влияние на производственные процессы и важность понимания этого эффекта.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Oct, 14:07
Статья расскажет о ежегодном рейтинге лучших веб-версий банковских приложений 2024 года от Markswebb. Лидеры рейтинга использовали ИИ-решения Smart Engines для улучшения клиентского опыта и достижения рекордов.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Oct, 10:07
Статья расскажет, как с помощью Wolfram Language создать ассистента на базе OpenAI API и добавить плагины. Также рассматривается удобство работы в интерактивном блокноте и обход региональных блокировок OpenAI. (197 символов)
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Oct, 07:08
Вебинар: «Как построить pipeline предобработки данных для машинного обучения»
📅 Дата: 21 октября 2024, 18:00 (МСК)
👩💻 Спикер: Мария Тихонова
🚀 О чем поговорим:
На вебинаре вы научитесь строить полноценный pipeline для подготовки данных под задачи машинного обучения. Мы обсудим ключевые шаги, такие как Exploratory Data Analysis (EDA) и предобработка данных, на конкретных примерах.
💼 Что вы получите:
- Разберетесь, как проводить разведочный анализ данных (EDA).
- Изучите лучшие практики по очистке, трансформации и подготовке данных для ML-моделей.
- Поймете, как избежать типичных ошибок при работе с данными.
📌 Встречаемся в преддверии старта курса «Machine Learning. Basic». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Для участия зарегистрируйтесь на сайте: https://otus.pw/mkVE/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
📅 Дата: 21 октября 2024, 18:00 (МСК)
👩💻 Спикер: Мария Тихонова
🚀 О чем поговорим:
На вебинаре вы научитесь строить полноценный pipeline для подготовки данных под задачи машинного обучения. Мы обсудим ключевые шаги, такие как Exploratory Data Analysis (EDA) и предобработка данных, на конкретных примерах.
💼 Что вы получите:
- Разберетесь, как проводить разведочный анализ данных (EDA).
- Изучите лучшие практики по очистке, трансформации и подготовке данных для ML-моделей.
- Поймете, как избежать типичных ошибок при работе с данными.
📌 Встречаемся в преддверии старта курса «Machine Learning. Basic». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Для участия зарегистрируйтесь на сайте: https://otus.pw/mkVE/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Oct, 18:07
В статье рассказывается о методе аугментации данных для улучшения работы моделей компьютерного зрения. Вы узнаете, как с помощью этого метода увеличить количество данных, повысить точность модели и избежать типичных ошибок.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Oct, 14:07
В этой статье расскажу про путь к управлению ассортиментом на основе данных и наш флагман – приложение Deli – рабочее место, в котором менеджер анализирует матрицу своих категорий и вносит в нее изменения на основе рекомендаций алгоритма.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Oct, 10:07
В этом пошаговом гайде вы узнаете, как быстро автоматизировать процесс транскрибации и добавления субтитров к видео за считанные минуты.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Oct, 18:07
В этой статье я построил GPT архитектуру на данных из произведений Шекспира и получил достаточно впечатляющие результаты.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Oct, 10:07
В данной статье мы рассмотрим проект по распознаванию речи из видео, преимущества и недостатки данной разработки, а также посмотрим на то, как ее внедрение помогло ускорить работу аналитиков и разработчиков на проекте.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Oct, 06:17
NLP Researchers, отметьте в календаре 26 октября🌟
Всего за один день вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с командой GigaCode и получить оффер.
Мы создаем AI ассистента разработчика – GigaCode. Наши модели помогают писать 80к строк кода ежедневно! Решаем задачи по различным подходам в NLP и PLP, проводим ресёрч-эксперименты и обучаем новые SOTA LLM.
В работе используем: NLP, DL, ML, Python, Pytorch, Transformers, FSDP, Deepspeed.
Чем предстоит заниматься?
✅ реализовывать дизайн экспериментов, формулировать гипотезы для улучшения NLP/PLP моделей и алгоритмов, планировать исследовательские эксперименты с выводами.
✅ проводить эксперименты, писать код, подготавливать датасеты и бенчмарки, проводить замеры и анализ результатов.
✅ обучать модели на кластере, включая обучение моделей с нуля и дообучение опенсорс моделей.
Если вы амбициозны и готовы к новым вызовам в PLP и/или NLP направлениях, регистрируйтесь на One Day Offer!
Будем делать важнейшие исследования вместе!💚
Всего за один день вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с командой GigaCode и получить оффер.
Мы создаем AI ассистента разработчика – GigaCode. Наши модели помогают писать 80к строк кода ежедневно! Решаем задачи по различным подходам в NLP и PLP, проводим ресёрч-эксперименты и обучаем новые SOTA LLM.
В работе используем: NLP, DL, ML, Python, Pytorch, Transformers, FSDP, Deepspeed.
Чем предстоит заниматься?
✅ реализовывать дизайн экспериментов, формулировать гипотезы для улучшения NLP/PLP моделей и алгоритмов, планировать исследовательские эксперименты с выводами.
✅ проводить эксперименты, писать код, подготавливать датасеты и бенчмарки, проводить замеры и анализ результатов.
✅ обучать модели на кластере, включая обучение моделей с нуля и дообучение опенсорс моделей.
Если вы амбициозны и готовы к новым вызовам в PLP и/или NLP направлениях, регистрируйтесь на One Day Offer!
Будем делать важнейшие исследования вместе!💚
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Oct, 18:07
В этой статье мы расскажем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Oct, 14:07
Используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Oct, 10:07
Ты знал, что злоумышленникам для взлома генеративных ИИ достаточно всего 42 секунды и пяти запросов? В этой статье мы разберем, как это происходит, какие уязвимости существуют и как защитить свои системы от подобных атак.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Oct, 18:07
Эта статья поможет вам не только понять, какие исследования и опыт позволяют извлекать знания из данных, чтобы делать машины умнее, но и как конкретно это происходит.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Oct, 14:07
Сегодня мы хотим поделиться с вами нашим успешным кейсом, который наглядно демонстрирует, как облачные технологии могут значительно улучшить и ускорить процессы разработки и обучения ИИ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Oct, 10:07
Сегодня делимся программой для парсинга e-mail с сайтов, созданной за 30 минут с помощью ИИ от Rokitok. Это показывает, как ИИ ускоряет задачи, на которые раньше уходили дни или большие бюджеты.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Oct, 18:07
Вместе с Григорием Стерлингом, лидом команды TTS в SberDevices, разбираемся, как устроена технология, как разрабатывают синтезаторы речи и что нужно знать, чтобы работать в этой сфере.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Sep, 17:11
В этой статье мы рассмотрим метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
26 Sep, 12:07
Новая обучающая структура для генерации анимируемых 3D-аватаров из текста.
Ядро этой структуры лежит в скелетно-управляемой перегонке оценок и гибридном 3D-представлении гауссова аватара.
В частности, предлагаемая скелетно-управляемая перегонка оценок интегрирует элементы управления скелета из 3D-шаблонов человека в 2D-модели диффузии, повышая согласованность надзора SDS с точки зрения вида и позы человека.
Это облегчает генерацию высококачественных аватаров, смягчая такие проблемы, как множественные лица, дополнительные конечности и размытие.
Обширные эксперименты показывают, что DreamWaltz-G очень эффективен в создании и анимации 3D-аватаров, превосходя существующие методы как по визуальному качеству, так и по выразительности анимации.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
@Devsp — Подписаться
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Sep, 17:24
• От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
• Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
• Полный гид по бенчмаркам LLM
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Sep, 12:07
В этой статье мы рассмотрим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
25 Sep, 10:38
❓Хотите узнать, как улучшить производительность вашего PostgreSQL-сервера и создавать собственные расширения?
Ждём вас на открытом уроке уже сегодня в 20:00 мск, где мы разберем:
- архитектуру PostgreSQL-сервера и влияние параметров конфигурации на использование памяти;
- роль планировщика и как тонкий тюнинг базы данных может повысить производительность;
- как создать собственное расширение и использовать pg_plan_inspector для оптимизации high-load развертываний.
Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6Zsv/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Ждём вас на открытом уроке уже сегодня в 20:00 мск, где мы разберем:
- архитектуру PostgreSQL-сервера и влияние параметров конфигурации на использование памяти;
- роль планировщика и как тонкий тюнинг базы данных может повысить производительность;
- как создать собственное расширение и использовать pg_plan_inspector для оптимизации high-load развертываний.
Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6Zsv/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Sep, 17:07
В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
24 Sep, 12:07
В этой статье мы поговорим о безопасном обращении с коммерческим контентом, шифровании данных, моделях и подходах к безопасному обращению и встраиванию коммерческих данных в модель.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Sep, 17:07
В этой статье расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
23 Sep, 12:07
👥 Как мы генерируем GPT-нейросетями миллиарды объявлений на малом количестве GPU
В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса.
Читать…
В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса.
Читать…
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Sep, 17:07
• Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
• Поиск данных, прокачанная тренировка и судейская оценка. Как с минимальными ресурсами улучшить качество дообучения LLM
• Встречаем нейроредактор в Браузере, или Как мы учили LLM-модели помогать пользователям с текстами
Data Science | Machinelearning [ru]
22 Sep, 12:07
В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Sep, 17:08
В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
21 Sep, 12:07
В этой статье автор расскажет, как быстро получить приемлемое качество, когда базовые подходы не помогают.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Sep, 17:09
В этой статье вы узнаете о том, как мы улучшали предыдущее решение и в итоге пришли к идее отдельного инструмента.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Sep, 12:37
Takin TTS, языковую модель нейронного кодека, которая основана на усовершенствованном нейронном речевом кодеке и многозадачной обучающей структуре, способной генерировать высококачественную естественную речь с нуля.
Систему Takin Morphing с высокоразвязанными и продвинутыми подходами моделирования тембра и просодии, которая позволяет людям настраивать производство речи с их предпочтительным тембром и просодией точным и контролируемым образом.
Обширные эксперименты подтверждают эффективность и надежность наших моделей серии Takin AudioLLM.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
@Devsp — Подписаться
Data Science | Machinelearning [ru]
20 Sep, 07:07
⚡Всероссийский хакатон по Биометрии
Ежегодное командное соревнование в сфере технологий идентификации личности!
🚀Выберите один из предложенных кейсов:
🔹Разработка ассистента для упрощения регистрации в Единой биометрической системе (кейс ЦБТ);
🔹Создание инструмента для генерации синтетического датасета изображений ладоней (кейс Сбера);
🔹Создание инструмента для восстановления изображения из вектора биометрических персональных данных (кейс Мир Plat.form и СБП).
Отборочный этап пройдет в онлайн-формате. Финал пройдет на площадке в Москве, где команды смогут лично пообщаться с профессионалами в сфере биометрических технологий. Для финалистов из других регионов предусмотрено участие онлайн.
⏳Дедлайн регистрации: 1 октября, 23:59
🦾Отборочный этап: 4-13 октября
📆Финал: 26 октября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, Data Scientists, UX/UI-специалисты
Подробности и регистрация: https://tglink.io/6006948c89ba
Ежегодное командное соревнование в сфере технологий идентификации личности!
🚀Выберите один из предложенных кейсов:
🔹Разработка ассистента для упрощения регистрации в Единой биометрической системе (кейс ЦБТ);
🔹Создание инструмента для генерации синтетического датасета изображений ладоней (кейс Сбера);
🔹Создание инструмента для восстановления изображения из вектора биометрических персональных данных (кейс Мир Plat.form и СБП).
Отборочный этап пройдет в онлайн-формате. Финал пройдет на площадке в Москве, где команды смогут лично пообщаться с профессионалами в сфере биометрических технологий. Для финалистов из других регионов предусмотрено участие онлайн.
⏳Дедлайн регистрации: 1 октября, 23:59
🦾Отборочный этап: 4-13 октября
📆Финал: 26 октября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, Data Scientists, UX/UI-специалисты
Подробности и регистрация: https://tglink.io/6006948c89ba
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Sep, 17:07
ИТМО определил самые популярные Open Source решения в сфере ML/Data в России
Свежее исследование от ИТМО определило лидеров среди компаний, активно развивающих open-source проекты в области машинного обучения. Первое место занял Яндекс c 120 решениями и 65000+ звёзд на GitHub (мощный отрыв от остальных участников). На втором месте — Сбер, а замыкает тройку Т-банк. Критериями оценки были популярность и востребованность проектов в РФ и остальном мире.
Исследователи отмечают, что лидерство компании стало возможным, благодаря множеству успешных open source проектов в сфере Data/ML, активному участию в поддержке сообщества через мероприятия и гранты, а также высокому качеству репозиториев и активным контрибьюторам.
Эксперты также поделились общими выводами по сфере:
— Вклад в открытый код становится важнее конкуренции
— Open source объединяет специалистов со всего мира
— GitHub остаётся стандартом, но растёт интерес к альтернативам
— Компаний ориентируются не только на внутренний, но и на международный рынок
Статью об исследовании можно почитать на хабре.
Свежее исследование от ИТМО определило лидеров среди компаний, активно развивающих open-source проекты в области машинного обучения. Первое место занял Яндекс c 120 решениями и 65000+ звёзд на GitHub (мощный отрыв от остальных участников). На втором месте — Сбер, а замыкает тройку Т-банк. Критериями оценки были популярность и востребованность проектов в РФ и остальном мире.
Исследователи отмечают, что лидерство компании стало возможным, благодаря множеству успешных open source проектов в сфере Data/ML, активному участию в поддержке сообщества через мероприятия и гранты, а также высокому качеству репозиториев и активным контрибьюторам.
Эксперты также поделились общими выводами по сфере:
— Вклад в открытый код становится важнее конкуренции
— Open source объединяет специалистов со всего мира
— GitHub остаётся стандартом, но растёт интерес к альтернативам
— Компаний ориентируются не только на внутренний, но и на международный рынок
Статью об исследовании можно почитать на хабре.
Data Science | Machinelearning [ru]
19 Sep, 12:48
👨💻Промпт-инжиниринг: как найти общий язык с ИИ
В этой статье я расскажу почему эта профессия приобретает всё большую значимость и как можно использовать приёмы промпт-инжиниринга в работе и повседневной жизни.
Читать...
В этой статье я расскажу почему эта профессия приобретает всё большую значимость и как можно использовать приёмы промпт-инжиниринга в работе и повседневной жизни.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Sep, 17:07
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как искусственный интеллект может преобразить здравоохранение
• Эмуляция мозга: 6 ключевых вопросов на пути к AGI
• Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI)
• Как искусственный интеллект может преобразить здравоохранение
• Эмуляция мозга: 6 ключевых вопросов на пути к AGI
• Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI)
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Sep, 12:07
🧠Эмуляция мозга: 6 ключевых вопросов на пути к AGI
В этой статье вы узнаете о текущих подходах и вызовах, связанных с созданием искусственного общего интеллекта (AGI) через эмуляцию мозга.
Читать...
В этой статье вы узнаете о текущих подходах и вызовах, связанных с созданием искусственного общего интеллекта (AGI) через эмуляцию мозга.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
18 Sep, 08:37
Вот что ждет в Т-Банке ML-разработчиков, кроме ДМС, крутых офисов и других плюшек:
— Актуальный стек. Здесь следят за трендами и быстро внедряют новое.
— Общение на «ты». Так проще.
— Прозрачная система роста. Вы всегда будете знать, какие навыки нужно подтянуть и как получить повышение.
— Вы окажетесь среди профессионалов, у которых можно многому научиться. А если захотите — можете стать ментором для младших коллег.
Больше о вакансиях ML-разработчиков — здесь
Erid:2Vtzqx7sz64
— Актуальный стек. Здесь следят за трендами и быстро внедряют новое.
— Общение на «ты». Так проще.
— Прозрачная система роста. Вы всегда будете знать, какие навыки нужно подтянуть и как получить повышение.
— Вы окажетесь среди профессионалов, у которых можно многому научиться. А если захотите — можете стать ментором для младших коллег.
Больше о вакансиях ML-разработчиков — здесь
Erid:2Vtzqx7sz64
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Sep, 17:07
🔒Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI)
В этой статье вы узнаете о ключевых уязвимостях, связанных с безопасностью приложений, использующих большие языковые модели (LLM) и генеративный искусственный интеллект (GenAI), а также о рекомендациях по их предотвращению.
Читать...
В этой статье вы узнаете о ключевых уязвимостях, связанных с безопасностью приложений, использующих большие языковые модели (LLM) и генеративный искусственный интеллект (GenAI), а также о рекомендациях по их предотвращению.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Sep, 14:07
Освойте аналитику данных, обучаясь на кейсах из реального бизнеса *️⃣
Вы будете не просто изучать аналитику — вы будете решать рабочие задачи, что равноценно прохождению стажировки начинающим аналитиком.
👆Подбираем персональный трек обучения под ваши задачи — устроиться в крупную IT-компанию или релоцироваться. А также помогаем с прохождением собеседований.
👆87% учеников за 2 месяца находят работу. Наши выпускники работают в Тинькофф, Авито, Яндекс, Skyeng, Магнит, Сбер, Ozon, Альфабанк и др. компаниях.
По итогам курса вы сформируете собственное портфолио. Такого не будет ни у кого больше. Уникальное оформление, максимально прикладные задачи из разных сфер бизнеса. Их невозможно сгуглить или найти разбор на Хабре.
Обучайтесь в комфортном темпе: доступ к материалам останется у вас навсегда.
Вы еще успеваете начать обучение с текущим потоком🔥
Оставляйте заявку на сайте и получите 10% скидку по промокоду DEV
Вы будете не просто изучать аналитику — вы будете решать рабочие задачи, что равноценно прохождению стажировки начинающим аналитиком.
👆Подбираем персональный трек обучения под ваши задачи — устроиться в крупную IT-компанию или релоцироваться. А также помогаем с прохождением собеседований.
👆87% учеников за 2 месяца находят работу. Наши выпускники работают в Тинькофф, Авито, Яндекс, Skyeng, Магнит, Сбер, Ozon, Альфабанк и др. компаниях.
По итогам курса вы сформируете собственное портфолио. Такого не будет ни у кого больше. Уникальное оформление, максимально прикладные задачи из разных сфер бизнеса. Их невозможно сгуглить или найти разбор на Хабре.
Обучайтесь в комфортном темпе: доступ к материалам останется у вас навсегда.
Вы еще успеваете начать обучение с текущим потоком🔥
Оставляйте заявку на сайте и получите 10% скидку по промокоду DEV
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Sep, 12:07
⚡️Симуляция DOOM через нейросеть
В этой статье автор расскажет о проекте, который использует нейросети для создания симуляции игрового процесса в классической игре DOOM.
Читать...
В этой статье автор расскажет о проекте, который использует нейросети для создания симуляции игрового процесса в классической игре DOOM.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
17 Sep, 07:37
Как искусственный интеллект меняет правила игры в бизнесе?
Приглашаем тебя на митап по Data Science от экспертов Газпромбанк.Тех, где ты узнаешь:
– Как мы используем нейронные сети для разбора платежных документов
– Каким образом оптимизатор позволяет максимизировать прибыль от маркетинговых коммуникаций
– Какие задачи решают квантовые технологии в мире финансов
В конце тебя ждет нетворкинг с участниками и спикерами митапа.
Регистрируйся и приходи 19 сентября к нам в гости: Москва, ул. Коровий Вал д.5, БЦ «Оазис» — https://vk.cc/cASz7c
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid: 2Vtzqw23Tc4
Приглашаем тебя на митап по Data Science от экспертов Газпромбанк.Тех, где ты узнаешь:
– Как мы используем нейронные сети для разбора платежных документов
– Каким образом оптимизатор позволяет максимизировать прибыль от маркетинговых коммуникаций
– Какие задачи решают квантовые технологии в мире финансов
В конце тебя ждет нетворкинг с участниками и спикерами митапа.
Регистрируйся и приходи 19 сентября к нам в гости: Москва, ул. Коровий Вал д.5, БЦ «Оазис» — https://vk.cc/cASz7c
Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid: 2Vtzqw23Tc4
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Sep, 17:07
🎮Генеративные модели в разработке видеоигр: будущее за играми от роботов?
В этой статье автор расскажет об изменениях, которые могут произойти в индустрии видеоигр с внедрением искусственного интеллекта, подчеркивая как потенциал, так и ограничения технологий.
Читать...
В этой статье автор расскажет об изменениях, которые могут произойти в индустрии видеоигр с внедрением искусственного интеллекта, подчеркивая как потенциал, так и ограничения технологий.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
16 Sep, 12:07
🧠Как искусственный интеллект может преобразить здравоохранение
В этой статье вы узнаете о потенциальном влиянии искусственного интеллекта (ИИ) на сферу здравоохранения, а также о том, как ИИ может трансформировать подход к профилактике и лечению хронических заболеваний.
Читать...
В этой статье вы узнаете о потенциальном влиянии искусственного интеллекта (ИИ) на сферу здравоохранения, а также о том, как ИИ может трансформировать подход к профилактике и лечению хронических заболеваний.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Sep, 17:07
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах
• Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования
• OpenAI о новых моделях ИИ, которые умеют рассуждать
• LLM-CodeSlim: Автоматическое сжатие и очистка кода для эффективного использования с LLM
• Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах
• Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования
• OpenAI о новых моделях ИИ, которые умеют рассуждать
• LLM-CodeSlim: Автоматическое сжатие и очистка кода для эффективного использования с LLM
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Sep, 13:07
Чемпионат по программированию от МТС
Прими участие в True Tech Champ с призовым фондом 10 250 000 ₽. В чемпионате есть задачи как для начинающих ИТ-специалистов, так и для опытных разработчиков.
✔️В алгоритмическом треке участники будут работать со структурами данных, покажут математические навыки и умение решать алгоритмические задачи.
✔️В треке по программированию роботов нужно будет соревноваться на скорость прохождения лабиринта робомышью.
Регистрация: до 12 октября
Доступ к онлайн-заданиям: с 1 октября
Финал в офлайне: 8 ноября
Детали и регистрация по ссылке.
Прими участие в True Tech Champ с призовым фондом 10 250 000 ₽. В чемпионате есть задачи как для начинающих ИТ-специалистов, так и для опытных разработчиков.
✔️В алгоритмическом треке участники будут работать со структурами данных, покажут математические навыки и умение решать алгоритмические задачи.
✔️В треке по программированию роботов нужно будет соревноваться на скорость прохождения лабиринта робомышью.
Регистрация: до 12 октября
Доступ к онлайн-заданиям: с 1 октября
Финал в офлайне: 8 ноября
Детали и регистрация по ссылке.
Data Science | Machinelearning [ru]
15 Sep, 12:07
👨💻LLM-CodeSlim: Автоматическое сжатие и очистка кода для эффективного использования с LLM
В этой статье автор расскажет о оптимизации исходного кода для использования с большими языковыми моделями, что может быть полезно для программистов и разработчиков, использующих LLM.
Читать...
В этой статье автор расскажет о оптимизации исходного кода для использования с большими языковыми моделями, что может быть полезно для программистов и разработчиков, использующих LLM.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Sep, 17:07
🤖OpenAI о новых моделях ИИ, которые умеют рассуждать
В этой статье автор вы узнаете об ограничениях бета-версии, о том, как работает новая модель OpenAI, особенностях промптинга и других тонкостях.
Читать...
В этой статье автор вы узнаете об ограничениях бета-версии, о том, как работает новая модель OpenAI, особенностях промптинга и других тонкостях.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
14 Sep, 12:07
🧐Мониторинг токсичного контента в AI продуктах
В этой статье рассматривается процесс сбора данных, применение моделей машинного обучения (таких как distilbert и toxic bert) и метрики для оценки их эффективности.
Читать...
В этой статье рассматривается процесс сбора данных, применение моделей машинного обучения (таких как distilbert и toxic bert) и метрики для оценки их эффективности.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Sep, 17:07
👥Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования
В этой статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в компанию, с какими сложностями столкнулись и как побеждали бизнес-требования.
Читать...
В этой статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в компанию, с какими сложностями столкнулись и как побеждали бизнес-требования.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Sep, 14:07
Как получить офер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков
С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backend-разработчиков, где за два-три вечера вы можете получить офер от VK. Общайтесь с рекрутерами, выбирайте команды, проходите техсобеседования с тимлидами и финальные интервью. После успешного прохождения всех этапов вы можете получить офер в тот же день. Отклики принимаются до 15 сентября включительно.
Откликнуться
С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backend-разработчиков, где за два-три вечера вы можете получить офер от VK. Общайтесь с рекрутерами, выбирайте команды, проходите техсобеседования с тимлидами и финальные интервью. После успешного прохождения всех этапов вы можете получить офер в тот же день. Отклики принимаются до 15 сентября включительно.
Откликнуться
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Sep, 12:07
😎Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах
В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.
Читать...
В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
13 Sep, 07:07
Участники:
Смотрите и слушайте где удобно.
Реклама. Информация о рекламодателе.
Data Science | Machinelearning [ru]
12 Sep, 17:07
👤Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети?
В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества.
Читать...
В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества.
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
11 Sep, 17:11
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
• ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
• Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms
• Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
• ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
• Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms
Data Science | Machinelearning [ru]
11 Sep, 12:08
⚡️ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
В этой статье мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning).
Читать...
В этой статье мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning).
Читать...
Data Science | Machinelearning [ru]
11 Sep, 07:08
МТС Web Services представила новое направление на форуме Kazan Digital Week — ИИ-облако.
Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ.
На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними.
Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.
Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ.
На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними.
Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.
18,171
subscribers
452
photos
14
videos
![[PYTHON:TODAY] Telegram Channel](/avatar/1125/1125084041.jpg)
![Big Data Science [RU] Telegram Channel](/avatar/1207/1207908128.jpg)
![Vroom-Vroom | Limbus Comp. [ru]](/avatar/1733/1733976572.jpg)
